원 핫 인코딩, 형태소 분석, 패딩, 자연어 처리 관련 용어 정리
자연어 처리는 인간이 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리하는 기술입니다. 주로 텍스트 데이터를 처리하는 기술로써, 인간의 언어적 이해와 처리를 모델링하고 구현함으로써 사람들이 사용하는 자연어를 기계가 이해하고 처리할 수 있습니다. 자연어 처리 기술은 인공지능, 기계학습, 통계학 등의 분야에서 활용되며, 다양한 응용 분야에서 활발하게 사용됩니다. 자연어 처리 기술은 크게 언어 이해와 생성 두 가지 분야로 나눌 수 있습니다. 언어 이해는 텍스트를 분석하여 의미를 추출하고, 정보 추출, 감성 분석, 문서 분류, 문장 표현 등의 작업을 수행하는 분야입니다. 반면 생성은 기계가 인간처럼 자연스러운 방법으로 텍스트를 생성하는 분야로서, 기계 번역, 문서 요약, 대화 시스템, 챗봇 등의 응용 분야에서 사용됩니다...
분산분석, Anova 분석, 데이터, 통계, 분석 등 정리
데이터는 기업, 조직, 개인 등 다양한 소스에서 수집되며, 통계는 이러한 데이터를 분석하고 요약하는 방법입니다. 통계는 데이터를 이해하고 이를 통해 사실을 추론하고 결론을 도출하는 데 도움이 됩니다. 따라서, 통계는 데이터를 활용하여 의사결정을 내리기 위해 필수적인 도구로 여겨집니다. 데이터는 기업의 성공과 실패를 결정하는 중요한 요소로, 비즈니스 분야에서 데이터를 활용하면 기업의 생산성과 성과를 향상시킬 수 있다. 데이터는 비즈니스 분야에서 정보를 수집하고 분석하기 위해 필요한 기본 자료이며, 데이터를 통해 기업은 생산성을 향상시킬 수 있고, 비즈니스 목표를 달성할 수 있다. 데이터는 기업의 경쟁력을 강화하고, 생산성을 향상시킬 수 있는 기회를 제공하므로, 비즈니스 분야에서 데이터는 매우 중요하다. O..
데이터, 통계, 통계분석, t-test, 두 집단 평균 검정, 차이 검
데이터는 현대 사회에서 매우 중요한 자원이며, 데이터의 중요성은 더욱 증대되고 있습니다. 데이터를 활용하면 비즈니스 분야에서는 마케팅, 판매, 고객서비스, 경영 전략 등 다양한 영역에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 또한, 정부와 공공 기관에서는 국가 발전, 안전과 보안, 국민의 복지 증진 등에 활용됩니다. 데이터의 중요성은 다음과 같은 이유로 인해 점점 더 증대되고 있습니다. 데이터 기반 의사 결정: 데이터를 수집하고 분석함으로써 비즈니스나 정부 조직은 더욱 정확한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 고객 데이터를 분석하여 소비 트렌드와 고객 니즈를 파악하면, 더욱 효율적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 효율적인 프로세스 개선: 데이터를 분석하면 비즈니스 프로세스에서 발생하는 문제점을..
