# BPT 자연어 처리 및 이해

BPT 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 서비스를 도입하는 데에는 다양한 개발 환경이 필요합니다. 아래에는 BPT 플랫폼에 도입 예정인 자연어 로직의 구성 설명입니다.

<mark style="color:blue;">**MLlib (Machine Learning Library)**</mark>: Spark의 기본 머신 러닝 라이브러리로, 다양한 머신 러닝 알고리즘과 툴을 제공합니다. 회귀 분석, 분류, 군집화, 협업 필터링, 차원 축소 등의 작업을 수행할 수 있습니다. MLlib은 RDD 위에서 구현되어 있으며, Spark의 분산 환경에서 대규모 데이터에 대한 머신 러닝 작업을 수행할 수 있습니다.

<mark style="color:blue;">**GraphX**</mark>: 이미지 분석을 위한 라이브러리로, 이미지 구조 데이터에 대한 다양한 알고리즘을 제공합니다. 최단 경로, PageRank, 연결 요소 분석 등의 그래프 알고리즘을 실행할 수 있습니다.

<mark style="color:blue;">**Spark SQL**</mark>: 구조적인 데이터 처리를 위한 모듈로, SQL 쿼리와 비슷한 스타일로 데이터를 처리할 수 있습니다. Spark SQL은 Data Frame API를 제공하여 데이터를 다루고 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다.

<mark style="color:blue;">**Streaming**</mark>: 실시간 데이터 스트리밍 처리를 위한 모듈로, 데이터 스트림에 대한 실시간 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 구조적인 스트리밍을 지원하며, 대용량 데이터를 실시간으로 처리할 수 있습니다.
