제가 이제 파이썬 초급자인데 Chat GPT같은 인공지능도 만들고 비디오...

1. 전처리는 수집한 데이터를 인공지능 모델이 학습하기 적합한 형태로 가공하는 과정입니다. 대화형 인공지능에서는 텍스트 데이터의 전처리가 필요합니다.

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전처리 과정에는 일반적으로는 다음과 같은 과정이 포함됩니다.

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1. 특수 문자 및 불필요한 문자 제거

2. 대소문자 통합

3. 토큰화

4. Stopwords(불용어) 처리

5. Stemming(어간추출) 또는 Lemmatization(원형 복원)

6. 벡터화Vectorization

위 과정을 순서대로 적용하여 데이터를 전처리합니다.

예를 들어, 특정한 챗봇 모델을 만들기 위해 대화 데이터를 수집했다면, 수집한 데이터에서 특수 문자나 이모티콘 등을 제거하고, 대소문자를 통일하여 데이터를 정제할 수 있습니다.

이후에는 토큰화 작업을 거쳐 단어 단위로 분리하고, 불용어 처리를 통해 자주 사용되지 않는 단어를 제거합니다.

마지막으로, 어간 추출 또는 원형 복원 등의 과정을 거쳐 단어의 기본형을 추출하고, 벡터화를 통해 숫자로 변환하여 모델 학습에 사용할 수 있는 형태로 변환합니다.

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전처리 과정은 주로 코딩으로 구현되며, 파이썬의 자연어 처리 라이브러리인 NLTK, KoNLPy, Scikit-learn 등을 사용하여 구현할 수 있습니다.

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2. NLP는 자연어 처리를 의미합니다. 쉽게 말해, NLP 기술은 우리가 매일 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술입니다.

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예를 들어, 우리가 인터넷에서 검색을 할 때, 검색 엔진은 우리가 입력한 검색어를 이해하고, 관련된 정보를 찾아 제공합니다. 이러한 검색 엔진에서 사용되는 NLP 기술은 자연어를 이해하고 분석하여 그에 맞는 결과를 제공할 수 있게 합니다.

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또 다른 예로는, 챗봇이 있습니다. 챗봇은 우리가 입력한 말을 이해하고, 적절한 답변을 제공합니다. 이러한 챗봇에서도 NLP 기술이 사용됩니다. 자연어를 처리하고 분석하여 사용자의 의도를 파악하고, 그에 맞는 대화를 제공할 수 있게 합니다.

NLP는 음성인식 기술에서도 매우 중요합니다. 음성인식 기술은 우리가 말하는 음성을 컴퓨터가 이해하고, 그에 맞는 처리를 할 수 있도록 합니다. 이러한 음성인식 기술에서도 NLP 기술이 사용되어 자연어를 처리하고 분석합니다.

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요약하면, NLP 기술은 자연어를 처리하고 분석하여, 그에 맞는 결과를 제공하는 기술입니다. 검색 엔진, 챗봇, 음성인식 기술 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

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3. 인공지능 모델이 사용자들과 상호작용하면서 새로운 데이터를 수집하는 과정은 상황에 따라 복잡할 수도 있고, 간단할 수도 있습니다.

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먼저, 인공지능 모델이 사용자들과 상호작용하는 방법은 크게 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 인공지능 모델이 직접 사용자들과 대화하는 것이고, 두 번째는 사용자들이 인공지능 모델을 사용하는 과정에서 발생하는 데이터를 수집하는 것입니다.

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첫 번째 방법에서는 인공지능 모델이 사용자들과 대화를 하며, 이를 통해 새로운 데이터를 수집할 수 있습니다. 이 과정에서 인공지능 모델은 사용자들의 의견, 요구사항, 선호도 등을 파악하고, 이를 바탕으로 모델을 업데이트할 수 있습니다. 이 방법은 대화 시스템 등에서 많이 사용되는 방법입니다.

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두 번째 방법에서는 사용자들이 인공지능 모델을 사용하는 과정에서 발생하는 데이터를 수집합니다. 예를 들어, 검색 엔진에서는 사용자들이 검색한 키워드, 클릭한 링크, 검색 결과에 대한 평가 등을 수집합니다. 이러한 데이터는 인공지능 모델의 성능을 평가하고, 개선하는 데 활용됩니다.

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이러한 과정은 모델과 상호작용하는 방식에 따라 다르지만, 보통은 모델을 개발하고, 배포한 후에 지속적으로 데이터를 수집하고, 모델을 개선하는 과정을 거치게 됩니다. 이를 통해 모델은 더욱 정확하고, 유용한 결과를 제공할 수 있게 됩니다.