인공지능 소통의 핵심, 자연어 처리(NLP)의 3대 작동 원리 분석 (토큰화, 임베딩, 문맥 분석)
인간의 언어는 복잡하고 미묘하며, 때로는 중의적인 의미를 내포하고 있습니다. 이러한 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 돕는 기술이 바로 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)입니다. 과거의 NLP가 단순히 정해진 규칙에 따라 문장을 분석했다면, 현대의 인공지능은 딥러닝과 거대 언어 모델(LLM)을 통해 언어의 이면에 숨겨진 의도와 맥락까지 파악하는 단계에 이르렀습니다. 우리가 매일 사용하는 챗봇, 실시간 번역기, 자동 요약 도구 등은 모두 고도화된 NLP 기술의 결과물입니다. 본 글에서는 자연어 처리의 3대 핵심 공정인 토큰화, 임베딩, 문맥 분석을 중심으로 컴퓨터가 어떻게 차갑고 딱딱한 기계어의 세계에서 따뜻하고 유연한 인간의 언어를 지능적으로 처리하는..
2025. 12. 2.
데이터의 연금술: 데이터 마이닝 주요 기법 완전 해설 (연관 규칙, 군집화, 분류)
데이터 마이닝(Data Mining)은 거대한 데이터의 원석 속에서 인공지능과 통계적 기법이라는 정을 사용해 의미 있는 패턴, 관계, 규칙이라는 보석을 찾아내는 기술입니다. 정보 과잉의 시대에 단순히 데이터를 쌓아두는 것은 비용에 불과하지만, 데이터 마이닝을 통해 추출된 인사이트는 기업의 전략적 의사결정을 지원하는 핵심 자산이 됩니다. 고객의 구매 이력에서 보이지 않는 습관을 찾아내고, 유사한 성향의 집단을 스스로 분류하며, 과거의 경험을 바탕으로 미래를 예측하는 이 모든 과정은 현대 비즈니스의 지능화를 상징합니다. 본 글에서는 데이터 마이닝의 가장 대표적인 3대 기법인 연관 규칙, 군집화, 분류의 메커니즘을 상세히 분석합니다. 각 기법이 어떤 수학적 근거를 바탕으로 작동하는지, 그리고 실전 비즈니스 현..
2025. 11. 28.
