BERT

BERT는 "Bidirectional Encoder Representations from Transformers"의 약자로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 딥러닝 모델입니다. Google에서 개발한 BERT는 텍스트의 의미를 더 잘 이해하기 위해 양방향으로 데이터의 문맥을 고려하여 학습합니다. 이 모델은 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며, 문장에서의 단어의 관계를 효과적으로 파악하여 다양한 NLP 태스크(예: 질문 응답, 감정 분석 등)에 활용됩니다. BERT는 사전 훈련(pre-training)과 미세 조정(fine-tuning) 과정을 통해 특정 작업에 적합하도록 최적화됩니다. 이러한 접근 방식 덕분에 BERT는 많은 자연어 처리 문제에서 성능을 크게 향상시킬 수 있었습니다.