반응형 ML & AI/인공지능 (AI)7 [인공지능/AI] 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) (1) : 기본 개념 및 파이토치(PyTorch) 소개 [인공지능/AI] 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)란? : Bag of words, TF-IDF, Word2Vec, fastText [NLP] Word Embedding : Bag of words / TFIDF / Word2Vec / fastText 1. Bag of words Bag of Words란 단어들의 순서는 전혀 고려하지 않고, 단어들의 출현 빈도(frequency)에만 집중하는 텍스트 데이터의 수치화.. newstellar.tistory.com 자연어 처리/NLP 소개 1. 원-핫(One-hot) 표현 및 문서빈도-역문서빈도(Term Frequency - Inverse Document Frequency, TF-IDF) 표현 Term Frequency(T.. 2021. 10. 4. [인공지능/AI] 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)란? : Bag of words, TF-IDF, Word2Vec, fastText [NLP] Word Embedding : Bag of words / TFIDF / Word2Vec / fastText 1. Bag of words Bag of Words란 단어들의 순서는 전혀 고려하지 않고, 단어들의 출현 빈도(frequency)에만 집중하는 텍스트 데이터의 수치화 표현 방법이다. 단어들을 가방 안에 모두 넣은 다음, 각 단어에 unique index를 부여한다. 그 후 문서에서 해당 단어가 등장하는 횟수를 기록하는 벡터를 만든다. 즉, 단어 사전을 미리 구축(tokenize : 띄어쓰기 or 형태소로 구분)하여 문장 속 단어 빈도를 표시하는 것이다. 이때 주의할 점은, 단어의 빈도만 고려할 뿐이지 순서까지는 생각하지 않는다는 것이다. 문서의 모든 단어를 벡터화해야하기 때문에 문자로 단.. 2021. 9. 27. [인공지능] 생성 모델 (Generative AI Model)이란? (2) : AutoEncoder, VAE, GAN 학습목표 1. 지도/비지도/준지도 학습의 특징을 구분할 수 있습니다. 2. 생성 모델의 대표적인 두 모델(VAE 및 GAN)의 차이점을 알게 됩니다. 3. GAN의 활용 범위에 대해 말할 수 있습니다. 생성 모델 (feat. Auto Encoder, VAE, GAN) 2021.09.13 - [ML & AI/인공지능 (AI)] - [인공지능] 생성 모델 (Generative AI Model)이란? (1) : AutoEncoder, VAE, GAN [인공지능] 생성 모델 (Generative AI Model)이란? (1) : AutoEncoder, VAE, GAN 학습목표 1. 지도/비지도/준지도 학습의 특징을 구분할 수 있습니다. 2. 생성 모델의 대표적인 두 모델(VAE 및 GAN)의 차이점을 알게 됩니.. 2021. 9. 15. [인공지능] 생성 모델 (Generative AI Model)이란? (1) : AutoEncoder, VAE, GAN 학습목표 1. 지도/비지도/준지도 학습의 특징을 구분할 수 있습니다. 2. 생성 모델의 대표적인 두 모델(VAE 및 GAN)의 차이점을 알게 됩니다. 3. GAN의 활용 범위에 대해 말할 수 있습니다. 생성 모델 (feat. Auto Encoder, VAE, GAN) 1. 기계 학습(ML) 방법의 구분 종류 지도 학습 (Supervised Learning) 비지도 학습 (Unsupervised Learning) 준지도 학습 (Semi-supervised Learning) 특징 학습 데이터 라벨 有 분류(Classification) - KNN, Decision Tree, Support Vector, Naïve Bayes 회귀(Regression) - Linear Regression, Ridge/Lasso .. 2021. 9. 13. 이전 1 2 다음 반응형
