주요 내용
머신 러닝과 자연어 처리(NLP)는 최근 몇 년 동안 상호 교환 가능한 용어가 되었으며, 이는 주로 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 인공 지능의 급속한 발전에 기인한 것입니다.
기계 학습은 데이터 분석을 활용하여 추세를 파악하고 독립적으로 예측을 생성하기 위해 알고리즘을 개발하는 프로세스입니다. 반면 자연어 처리(NLP)는 인간의 의사소통에서 파생된 언어적 결과물을 정제, 검토, 구성하는 데 집중합니다.
머신러닝(ML)은 인공지능의 하위 분야로, 대규모 데이터 세트에 대한 알고리즘을 학습시켜 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 하는 것입니다. 반면 자연어 처리(NLP)는 계산적 수단을 통해 인간의 언어를 분석하고 이해하는 데만 초점을 맞춘 AI의 필수적인 부분이기도 합니다. ML과 달리 NLP는 텍스트 정보를 주요 입력 소스로 다루며 이 데이터를 활용하여 언어 구조 내에서 패턴을 인식할 수 있는 모델을 개발합니다. 따라서 두 분야는 서로 다른 전문 분야를 가지고 있으며 AI 영역 내에서 각자의 목표를 달성하기 위해 서로 다른 접근 방식을 적용한다고 추론할 수 있습니다.
머신러닝 알고리즘을 활용하여 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 인공지능 시스템이 확산됨에 따라 머신러닝(ML)과 자연어 처리(NLP)는 상호 교환 가능한 개념이라는 인식이 널리 퍼지고 있습니다. 최근에는 머신러닝과 NLP를 필수 구성 요소로 통합한 제품들이 많이 등장하고 있습니다.
이러한 개념은 불가분의 관계에 있지만, 인공지능이라는 더 넓은 영역에 미치는 영향을 종합적으로 이해하기 위해서는 구분해야 할 뚜렷한 특성을 지니고 있다는 점을 인식하는 것이 필수적입니다.
머신러닝이란 무엇인가요?
머신러닝으로 알려진 인공 지능 영역은 데이터를 분석하여 자체 성능을 향상시킬 수 있는 알고리즘 및 수학적 프레임워크의 생성에 중점을 둡니다. 명시적으로 코딩된 명령어에 의존하는 기존 프로그래밍 방법과 달리 머신 러닝 시스템은 데이터 입력을 활용하여 추세를 파악하고 예측 또는 결정을 독립적으로 생성합니다. 이러한 모델을 활용하면 전자 기기는 사람의 개입 없이도 특정 문제를 조정하고 해결할 수 있습니다.
머신러닝을 적용한 주목할 만한 사례 중 하나는 자율주행차와 같은 자율 운송 및 결함 식별과 같은 품질 관리 프로세스에 컴퓨터 비전을 활용하는 것입니다. 이 기술은 다양한 온라인 플랫폼을 구동하는 얼굴 인식 소프트웨어에도 적용됩니다.
자연어 처리의 이해
자연어 처리(NLP)는 인간이 생성한 언어 콘텐츠를 정제, 검토 및 구성하는 데 특화된 인공지능(AI) 내 영역입니다. NLP의 목적은 고립된 단어나 구를 잘 구조화된 문장과 구절로 변환하는 여러 가지 방법을 사용하여 컴퓨터 시스템의 텍스트 데이터 이해도를 높이는 것입니다.
NLP와 ML: 공통점
기계 학습(ML)과 자연어 처리(NLP)는 인공 지능(AI) 내의 하위 범주라고 추론할 수 있습니다. 둘 다 의사 결정 목적으로 모델과 알고리즘을 활용하는 것을 포함하지만, 분석하는 데이터의 종류에 따라 각각의 초점 영역이 다릅니다.
머신러닝은 정형 및 비정형 데이터 형식 내에서 패턴 감지와 관련된 모든 측면을 포함하는 포괄적인 관점을 포괄합니다. 여기에는 이미지, 비디오, 오디오 녹음, 숫자 정보, 서면 콘텐츠, 하이퍼링크 또는 기타 생각할 수 있는 모든 유형의 데이터가 포함될 수 있습니다. 반면 자연어 처리(NLP)는 언어 패턴을 인식하고 해석하기 위한 머신러닝 모델 학습에 텍스트 데이터를 활용하여 궁극적으로 텍스트를 음성으로 변환하거나 그 반대로 변환하는 등의 작업을 용이하게 하는 데 중점을 둡니다.
고급 자연어 처리(NLP) 작업은 종종 향상된 언어 이해와 분석을 용이하게 하기 위해 머신 러닝 방법론을 사용합니다. 초보적인 NLP 애플리케이션은 규칙 기반 접근 방식에 의존할 수 있지만, 최신 시스템은 딥러닝, 트랜스포머 모델, 단어 임베딩, 의사 결정 트리, 인공 신경망, 컨볼루션 신경망, 반복 신경망과 같은 계산 기술을 통합하여 보다 강력한 NLP 기능을 구현하는 경우가 많습니다. 또한 NLP 구현은 성능 결과를 최적화하기 위해 이러한 다양한 옵션 중에서 여러 가지 상호 보완적인 기술을 통합하는 것이 일반적입니다.
GPT-3과 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리 내에서 고도로 발전된 수준의 머신 러닝 애플리케이션을 나타냅니다. 이러한 모델은 인간 언어의 뉘앙스를 이해하기 위해 다양한 NLP 기술을 사용하여 복잡한 언어 구조를 놀라운 정확도로 식별하고 처리할 수 있습니다. 또한 설명 문구를 활용하여 시각적 미디어, 오디오 파일 및 서면 콘텐츠를 포함한 특정 결과를 생성하는 능력은 다양한 영역에서 활용도와 유용성을 더욱 향상시킵니다.
머신러닝의 응용
이전 논의에서 머신러닝은 다양한 영역에 걸쳐 수많은 잠재적 활용 가능성을 지니고 있다고 언급했습니다.
컴퓨터 비전은 다양한 알고리즘을 활용하여 물체 식별, 패턴 감지, 얼굴 또는 기타 특징 인식 등 기계가 주변 환경의 시각 정보를 해석할 수 있도록 하는 기술입니다. 컴퓨터 비전은 차선 이탈 경고, 충돌 방지, 물체 인식과 같은 작업을 지원하는 자율주행차 및 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)에 사용되는 자동차 등 산업 전반에 걸쳐 다양하게 활용되고 있습니다. 또한 컴퓨터 비전은 제조업체가 생산 단계에서 결함이나 불규칙성을 자동으로 식별할 수 있도록 함으로써 품질 관리 및 검사 프로세스에서도 중요한 역할을 합니다.
Apple의 Face ID 기술은 고급 알고리즘을 활용하여 얼굴 특징을 통해 사용자를 정확하게 식별하고 인증하는 이미지 인식 기능의 예시입니다.
생물정보학은 DNA 서열을 포함한 생물학적 데이터를 분석하고 해석하기 위해 계산 방법을 사용하는 학문 분야입니다. 여기에는 대량의 유전 정보를 처리하고 의미 있는 인사이트를 추출하기 위한 알고리즘과 소프트웨어 도구를 개발하는 것이 포함됩니다. 이 학제 간 접근 방식은 컴퓨터 과학, 통계학, 수학, 분자 생물학의 원리를 결합하여 복잡한 생물학적 시스템에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 연구자들은 생물정보학 기술을 적용하여 DNA 서열의 패턴을 식별하고, 유전자 기능을 예측하고, 질병의 연관성을 밝히는 등 다양한 분야에 활용할 수 있습니다.
증상, 징후 및 실험실 소견의 검사 및 평가를 통해 질병이나 상태를 결정하는 과정을 의료 진단이라고 합니다. 여기에는 환자 병력, 신체 검사 및 진단 테스트와 같은 다양한 출처에서 정보를 수집하여 현재 증상의 근본적인 원인에 대한 정확한 결론에 도달하는 것이 포함됩니다. 의학적 진단의 목표는 특정 질병이나 상태를 파악하여 해당 개인에게 적절한 치료 및 관리 옵션을 제공하는 것입니다.
다양한 출처에서 보증하고 만족한 고객으로부터 긍정적인 평가를 받은 제품을 제안합니다. 이 제품은 뛰어난 품질과 신뢰성뿐만 아니라 과거에 사용했던 사람들의 요구와 기대를 충족시키는 능력으로 유명합니다. 이 특정 카테고리에서 구매를 고려하고 있다면이 특정 제품을 진지하게 고려할 것을 적극 권장합니다.
예측 분석에는 통계 및 기계 학습 기술을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 미래의 이벤트 또는 추세를 예측하는 것이 포함됩니다. 이는 금융, 마케팅, 의료 등 다양한 분야에서 의사결정에 정보를 제공하고 잠재적인 위험이나 기회를 식별하는 데 사용될 수 있습니다.
시장 세분화에는 더 큰 시장을 유사한 니즈나 특성을 가진 작은 소비자 그룹으로 나누는 것이 포함됩니다. 그런 다음 클러스터링을 사용하여 공유 패턴이나 특성을 기반으로 이러한 세그먼트를 함께 그룹화합니다. 마지막으로, 결과 클러스터를 분석하면 특정 소비자 그룹을 효과적으로 타겟팅하고자 하는 비즈니스에 유용한 인사이트를 제공할 수 있습니다.
위에서 언급한 예는 머신러닝의 잠재적 활용 범위의 일부에 불과하지만, 머신러닝은 매우 다양하게 활용될 수 있습니다. 이 분야는 앞으로 몇 년 안에 더욱 확장될 것입니다.
자연어 처리의 응용
NLP가 특별한 유용성을 가지고 있음에도 불구하고, 오늘날의 실제 시나리오는 주로 일상 생활 상황에서 구현하기 위해 머신 러닝에 의존하고 있습니다.
첨단 기술의 발전은 통신 및 교통의 개선, 정보 접근성 향상, 의료 분야의 발전 등 다양한 방식으로 세상에 큰 영향을 미쳤습니다. 그러나 이러한 변화의 긍정적인 측면과 부정적인 측면을 모두 고려하고 발전과 보존 사이의 균형을 위해 노력하는 것이 중요합니다.
“아마존의 알렉사, 애플의 시리, 구글 어시스턴트와 같은 최첨단 지능형 가상 비서가 최근 몇 년 동안 점점 인기를 얻고 있습니다.
자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 사용자와의 대화 및 상호 작용을 용이하게 하는 챗봇.
이메일 필터링은 스팸 메일이라고도 하는 원치 않는 메시지 또는 원치 않는 메시지가 의도한 수신자의 받은 편지함에 도달하지 않도록 식별하고 차단하는 프로세스입니다. 이는 블랙리스트, 화이트리스트, 콘텐츠 기반 필터링, 이메일 헤더, 발신자 평판, 메시지 텍스트 및 기타 요소를 분석하여 수신 메시지를 전달하거나 정크로 표시할지 여부를 결정하는 머신 러닝 알고리즘과 같은 다양한 기술을 통해 이루어집니다.
한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 변환하는 과정을 언어 번역이라고 합니다. 여기에는 대상 언어의 원래 의미를 유지하면서 단어와 구문을 정확하게 번역할 수 있는 특수 소프트웨어 또는 도구를 사용하는 것이 포함됩니다. 언어 번역에는 기계 번역, 사람 번역, 사후 편집 등 다양한 유형이 있으며, 번역의 맥락과 목적에 따라 각각 고유한 장단점이 있습니다. 기계 번역은 인공 지능 알고리즘을 사용하여 텍스트를 자동으로 번역하는 반면, 인간 번역은 전문 언어학자가 콘텐츠를 수동으로 번역하는 방식입니다. 사후 편집은 정확성과 유창성을 보장하기 위해 원어민이 번역된 콘텐츠를 검토하고 편집하는 프로세스를 말합니다. 이러한 옵션 중 선택은 시간 제약, 예산, 주제 전문성, 최종 결과물에 대한 원하는 품질 수준과 같은 요인에 따라 달라집니다.
감정 분석은 서면 또는 음성 언어를 통해 전달되는 인간의 감정, 의견, 태도를 분석하고 이해하는 프로세스입니다. 반면에 텍스트 분류는 콘텐츠나 주제에 따라 텍스트 문서를 분류하는 것입니다. 이 두 가지 기술은 마케팅, 고객 서비스, 소셜 미디어 모니터링, 정치 분석 등 다양한 분야에서 대량의 데이터에 대한 보다 정확한 인사이트와 더 나은 이해를 제공하기 위해 함께 사용되는 경우가 많습니다.
텍스트의 본질적인 의미를 유지하면서 압축하고 단순화하는 과정을 텍스트 요약이라고 합니다. 여기에는 원본 문서에서 가장 중요한 정보를 식별하고, 덜 중요한 세부 사항은 삭제하고, 핵심을 포착한 간결한 버전을 제시하는 작업이 포함됩니다. 요약은 수동으로 수행하거나 대량의 데이터를 분석하여 더 짧고 이해하기 쉬운 버전을 생성하도록 설계된 자동화된 소프트웨어 프로그램을 사용하여 쉽게 사용할 수 있습니다.
Grammarly 및 기타 문법 지원 도구와 인공 지능 기반 채점 시스템도 유사한 기능을 제공할 수 있습니다.
명명된 개체 인식(NER)은 사람, 조직, 위치, 날짜, 수량과 같은 텍스트 내의 개체를 식별하고 분류하는 데 사용되는 자연어 처리 기법입니다. 머신러닝 알고리즘을 활용하여 비정형 텍스트 소스에서 가치 있는 정보를 효과적으로 추출함으로써 비즈니스 인텔리전스, 소셜 미디어 분석, 과학 연구 등 다양한 영역에 적용할 수 있습니다.
자연어 처리(NLP)는 오늘날 다양한 산업 분야에서 그 존재감이 커지고 확산되고 있다는 점에서 머신 러닝과 비슷한 궤적을 공유합니다. 그러나 NLP의 확장 가능성과 사회에 미치는 영향력은 앞으로도 기하급수적으로 증가할 것으로 예상됩니다.
기계 학습과 자연어 처리, 서로 얽혀 있다
자연어 처리(NLP)와 기계 학습(ML) 분야는 모두 데이터의 분석과 조작을 포함한다는 점에서 몇 가지 유사점을 공유합니다. 그러나 특히 각 분야에서 처리하는 데이터 유형과 관련하여 두 분야 사이에는 상당한 차이가 있습니다. 그럼에도 불구하고 현재 머신러닝 제품에는 생성 모델이 널리 사용되고 있기 때문에 많은 사람들이 NLP와 ML을 서로 바꿔 사용할 수 있는 것으로 잘못 인식하고 있습니다. 이러한 모델은 효과적으로 작동하기 위해 텍스트 기반 또는 음성 명령을 통해 사람의 입력이 필요한 경우가 많습니다.