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Transformers의 힘: BERT 이해하기 - BERT, 자연어처리, 딥러닝, 머신러닝, 임베딩, 트랜스포머, 사전학습, 파인튜닝, 문맥, 언어모델, 토큰화, Attention, 언어 이해, QA 시스템, 텍스트 분류, 감정 분석, 언어 생
Transformers의 힘: BERT 이해하기 - BERT, 자연어처리, 딥러닝, 머신러닝, 임베딩, 트랜스포머, 사전학습, 파인튜닝, 문맥, 언어모델, 토큰화, Attention, 언어 이해, QA 시스템, 텍스트 분류, 감정 분석, 언어 생
  • 저자씨익북스 편집부 저
  • 출판사씨익북스
  • 출판일2025-01-30
  • 등록일2025-05-29
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책소개

"Transformers의 힘: BERT 이해하기"는 자연어 처리(NLP) 분야의 혁신적인 기술인 BERT를 중심으로 딥러닝과 머신러닝의 최신 동향을 탐구하는 책입니다. 이 책은 트랜스포머 아키텍처의 핵심 개념과 BERT의 사전학습 및 파인튜닝 과정을 상세히 설명하며, 문맥 이해와 언어 모델링의 중요성을 강조합니다. 또한, 토큰화와 Attention 메커니즘을 통해 언어 이해를 심화하고, QA 시스템, 텍스트 분류, 감정 분석, 언어 생성 등 다양한 NLP 응용 분야를 다룹니다. PyTorch와 TensorFlow를 활용한 실습을 통해 독자들이 직접 인공지능 모델을 구현하고 실험할 수 있도록 안내합니다. 이 책은 NLP 연구자, 데이터 과학자, AI 엔지니어에게 필수적인 자료로, 최신 데이터셋과 실용적인 예제를 통해 독자들이 BERT의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 돕습니다.

목차

BERT의 기초: Transformer 아키텍처 이해하기 
BERT의 역사: 자연어 처리의 혁신 
BERT와 전통적인 NLP 모델 비교 
사전 학습과 파인튜닝의 중요성 
BERT의 임베딩: 단어와 문맥의 관계 
토큰화: BERT의 입력 준비하기 
Attention 메커니즘의 역할 
BERT의 언어 모델링 접근법 
QA 시스템에서 BERT의 활용 
텍스트 분류를 위한 BERT의 응용 
감정 분석: BERT로 감정 이해하기 
언어 생성: BERT의 가능성 
파인튜닝 기법: 특정 태스크에 맞추기 
NLP 데이터셋의 선택과 준비 
PyTorch로 BERT 구현하기 
TensorFlow를 이용한 BERT 학습 
BERT의 성능 평가 지표 
전이 학습: BERT의 장점 
다양한 언어에서의 BERT 활용 
BERT의 한계와 개선 방안 
BERT와 다른 Transformer 모델들 비교 
BERT의 파라미터 조정 전략 
문맥 이해: BERT의 강점 
BERT를 활용한 챗봇 개발 
자연어 처리의 미래: BERT의 역할 
BERT 적용 사례 연구 
BERT 활용을 위한 추천 라이브러리 
모델 경량화: BERT의 최적화 기법 
BERT와 언어 이해의 발전 
BERT의 다양한 변형 모델 소개 
하이퍼파라미터 튜닝 방법 
데이터 증강 기법과 BERT 
BERT 기반의 추천 시스템 
BERT를 이용한 정보 추출 
BERT의 멀티태스크 학습 가능성 
BERT와 비지도 학습 
BERT로 다국어 처리하기 
BERT의 성능 개선을 위한 최신 연구 
시각화 기법으로 이해하는 BERT 
실전 프로젝트: BERT로 텍스트 분석하기 
BERT와 신경망의 결합 
BERT의 사회적 영향과 윤리적 고려 
BERT 기반의 언어 모델의 진화 
BERT의 연구 동향과 미래 전망 
BERT를 활용한 교육적 응용 
BERT와 클라우드 컴퓨팅의 통합 
BERT의 성능을 높이는 데이터 전처리 
BERT 기반의 새로운 NLP 기법 
BERT의 커뮤니티와 오픈소스 프로젝트

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