데브허브 | DEVHUB | 토큰화, 벡터화, 임베딩 무슨 차이일까? - NLP와 LLM 텍스트 데이터 기초 용어 이해하기

📁 실습 코드 및 주요 링크
시연 colab : https://colab.research.google.com/dri...

🎯 주요 내용:
토큰화, 벡터화, 임베딩의 차이점
TF-IDF와 코사인 유사도 설명
OpenAI Embedding API 실습
3D 임베딩 시각화 및 유사도 분석
벡터 DB 저장 및 활용 예시

영상에 인용한 사이트
https://platform.openai.com/tokenizer
https://projector.tensorflow.org/
https://huggingface.co/models?sort=tr...
https://damien0x0023.github.io/rnnExp...


📚 인공지능 모델이 텍스트를 어떻게 이해하고 처리하는지 궁금하셨나요?
이 영상에서는 텍스트 데이터를 숫자로 바꾸는 핵심 개념인 토큰화, 벡터화, 임베딩의 차이를 설명합니다.  
또한 OpenAI API를 활용한 임베딩 실습과 함께, 임베딩된 결과를 시각화하는 TensorFlow Embedding Projector 사용법도 자세히 소개합니다.


#임베딩 #벡터화 #토큰화 #OpenAI #자연어처리 #AI실습 #GPT #TFIDF #코사인유사도 #벡터DB


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토큰화, 벡터화, 임베딩 무슨 차이일까? - NLP와 LLM 텍스트 데이터 기초 용어 이해하기

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