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1. 데이터 수집 및 전처리:
데이터 수집 및 전처리는 효율적이고 정확하며 비용 효율적인 방식으로 데이터를 수집, 정리, 변환하는 데 매우 중요합니다. 여기에는 누락된 값 채우기, 누락된 값 처리 등이 포함될 수 있습니다.
2. 머신 러닝 알고리즘 개발:
머신러닝 알고리즘은 대규모 데이터 세트에서 패턴을 식별하고 예측하는 데 사용됩니다. 여기에는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습이 포함될 수 있으며, 이를 통해 모델의 정확도를 개선하고 과적합을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 이러한 알고리즘은 새로운 데이터에 더 잘 일반화할 수 있으므로 새로운 데이터에 대한 일반화 능력을 향상시키는 데 도움이 될 것입니다.
3. 자연어 처리:
자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고, 해석하고, 생성할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 인공 지능의 하위 분야입니다. NLP는 챗봇, 가상 비서, 음성 어시스턴트 등 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다. NLP를 사용하여 챗봇과 가상 비서를 만들면 챗봇의 응답 시간을 단축하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 또한 NLP 기술을 통해 챗봇이 사용자 문의를 이해하고 응답할 수 있으므로 고객 경험을 개선하고 재방문을 유도하는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다.
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