'자연어+처리' 검색 분석 결과

투자자들은 Perplexity를 꼭 사용해야합니다. Perplexity에서 미국 증권거래위원회(SEC)의 EDGAR 데이터베이스와 직접 연결기능을 추가했습니다. 이를 통해 수많은 상장사 재무 보고서, 전략 계획, 중요한 위험 공개 등의 원시 데이터를 AI의 의미 이해 및 자연어 처리 기술로 대화 가능하고, 질의 가능하며, 검증 가능한 실시간 답변으로 변환합니다. 사용자는 질문을 통해 회사의 최신 재무 보고서(예: “테슬라의 1분기 실적 요약”)를 조회하거나, 업계 동향을 비교하고, 전문 분석가의 전망 정보를 얻을 수 있습니다. 모든 답변에는 정확한 출처가 명시되어 있으며, 원본 문서로 한 번의 클릭으로 이동하여 검증할 수 있어 투명성을 확보하고 있습니다.

🧵 너무 쉬운 AI 엔지니어 되는 방법 1. math & statistics (수학·통계) 2. python (파이썬) 3. classical ML (기본 머신러닝) 4. advanced ML (고급 머신러닝) 5. NLP (자연어 처리) 6. deep learning (딥러닝) 7. transformers (트랜스포머) 8. LangChain (랭체인) 9. LangGraph (랭그래프) 11. MCPS (멀티 컴포넌트 파이프라인 시스템) 12. finetuning (파인튜닝) 13. FastAPI (빠른 API 서버 프레임워크) 순서대로 하면 됩니닥 참 쉽죵~

석박사님들과 연구원님들께 질문드립니다. 연구 분야를 결정하실 때 가장 우선시하셨던 점은 무엇인가요? 저는 고등학생 때부터 NLP(자연어 처리) 분야를 공부해왔고, 솔직히 자신 있는 분야이기도 합니다. 아직은 초보이지만, 그나마 논문을 작성할 수 있는 분야 역시 NLP이고 투고한 논문들도 다 NLP 분야예요. 현재 내년 1월 투고를 목표로 준비 중인 논문도 NLP 관련입니다. 하지만 최근에는 생성형 AI에 큰 흥미를 느끼고 있습니다. 특히 이미지 생성과 음성 처리 분야가 매우 재미있어 보이지만, 아직 실력은 부족하다고 생각합니다. 인생 선배님들께서 연구 분야를 정하실 때, 어떤 요소를 가장 중요하게 고려하셨는지 궁금합니다. 이제 슬슬 대학원 컨택하려고하니 고민이 많아지네요 😅

솔직히 파워 블로거 나도 하고 싶은데... 꾸준히 게시글 올리기 귀찮은 스친이들 있지? (사실 내가 그래 🤣) 이젠 ChatGPT 4.5를 이용하면 블로그 콘텐츠 작성은 물론, 게시까지 해준대! 글쓰기, 늘 시간이 오래 걸리는 일이었는데 주제만 던져주면 도입부터 결론까지 AI가 먼저 초안 써줌 이전 버전보다 자연어 처리 능력이 훨씬 강화돼서 구조도 짱짱하고, 논리도 더 탄탄해졌대! 편집도 귀찮아... 게시까지 자동으로 원한다면? 👇 댓글에 실전 자동화 방법 요약해둘게!

개발자가 자연어 처리(NLP) 검색 구현을 위해 벡터화 하는 방법 4가지 1. OpenAI Embedding - 의미 중심 문장 표현, 최신 GPT 학습기반 (고성능) 2. Sentence-BERT (SBERT) - sentence-transformers 라이브러리 기반, 로컬 실행 가능 3. FastText / Word2Vec - 단어 단위 임베딩 → 평균 등의 방식으로 문장 벡터 구성 4. 클라우드 서비스 - Cohere, Vertex AI 등 다양한 API 기반 임베딩 지원

혹시 자연어처리(NLP)쪽도 다루시는지요?