개요 본 포스트는 자연어처리의 주요 흐름에 관해 간단하게 정리한 내용이다. 일종의 모음집이라고 하면 좋을 것 같다. 구체적인 자연어 이론에 대한 설명은 대해서는 유투브 영상 및 그 와 다양한 자료들을 참고하도록 하자. . 사전 학습의 개념 사전 학습 모델이란 기존에 자비어(Xavier) 등 임의의 값으로 초기화된 모델의 가중치들을 다른 문제(task)에 학습시킨 가중치들로 초기화하는 방법이다. 이미지 분류에서는 보통 전이학습이라는 용어를 사용하기도 했다. 자연어에서의 가장 대표적인 사전학습 모델이 버트와 GPT이다. 현재는 이러한 대부분의 자연어 처리 모델이 언어 모델을 사전 학습한 모델을 활용하도록 한다.

공지 해당 포스트는 취업 준비반 대상 강의 교재로 파이썬 머신러닝 완벽가이드를 축약한 내용입니다. 매우 좋은 책이니 가급적 구매하시기를 바랍니다. 개요 Mercari Price Suggestion Challenge는 캐글에서 진행된 과제이며, 제공되는 데이터 세트는 제품에 대한 여러 속성 및 제품 설명 등의 텍스트 데이터로 구성된다. 데이터 세트는 다음 링크에서 확인한다. https://www.kaggle.com/c/mercari-price-suggestion-challenge/data 데이터 다운로드 데이터를 다운로드 받도록 한다. !pip install kaggle !sudo apt install p7zip p7zip-full # 7z 파일을 풀기 위한 것이다. Requirement already satisfied: kaggle in /usr/local/lib/python3.

공지 해당 포스트는 취업 준비반 대상 강의 교재로 파이썬 머신러닝 완벽가이드를 축약한 내용입니다. 매우 좋은 책이니 가급적 구매하시기를 바랍니다. 감성 분석 개요 문서의 주관적인 감성/의견/감정/기분 등을 파악하기 위한 방법으로 소셜 미디어, 여론조사, 온라인 리뷰, 피드백 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 감성 분석은 크게 지도학습 & 비지도학습 방식으로 수행된다. 데이터는 캐글 대회 데이터를 활용하였다. 따라서, 본 포스트에서는 지도학습 기반과 비지도학습 기반의 감성 분석을 실습한다. 데이터 불러오기 각각 필요한 데이터를 불러오도록 한다. from google.

공지 해당 포스트는 취업 준비반 대상 강의 교재로 파이썬 머신러닝 완벽가이드를 축약한 내용입니다. 매우 좋은 책이니 가급적 구매하시기를 바랍니다. 텍스트 분류 실습 - 뉴스그룹 분류 개요 사이킷런은 fetch_20newsgroups API를 이용해 뉴스그룹의 분류를 수행해 볼 수 있는 예제 데이터 활용 가능함. 희소 행렬에 분류를 효과적으로 처리할 수 있는 알고리즘은 로지스틱 회귀, 선형 서포트 벡터 머신, 나이브 베이즈 등임. 텍스트 정규화 fetch_20newsgroups()는 인터넷에서 데이터를 받은 후, 올리는 것이기 때문에 인터넷 연결 유무를 확인한다.

용어 정리 영어로는 confusion matrix로 불리우지만, 번역하면서 다양한 단어가 등장하고 있다. 오차행렬, 혼동행렬 제목은 오차행렬이라고 표현했지만, 영어 단어를 그대로 살려 confusion matrix라고 활용한다. Confusion Matrix 분류 모형을 통해 머신러닝을 학습하게 되면 confusion matrix 표를 우선 작성하게 된다. 이 표에서 무엇을 볼 수 있는가? 우선 전체 데이터의 크기를 확인할 수 있다. (165명) 예측값 YES는 (100+10) 110명이고, 예측값 NO는 (50+5) 55명이다. 실제값 YES는 (100+5) 105명이고, 실제값 NO는 (50+10) 60명이다. 기본 영어를 정의해본다.

공지 본 소스코는 교재 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 코드를 제 수업을 드는 학생들이 보다 편하게 구글 코랩에서 사용할 수 있도록 만든 예제입니다. 책 구매하세요! http://www.yes24.com/Product/Goods/87044746?OzSrank=1 Gradient Boosting Machine 이제 GBM에 대해 학습하도록 합니다. GBM에 대해 이해하기 위해서는 경사하강법에 대해 배워야 합니다. 경사하강법은 쉽게 말하면 가장 적은 오차를 찾아가는 방법론 중이 하나입니다. 자세한 내용은 유투 강의를 들어주시기를 바랍니다. (Gradient Descent, Step-by-Step) 위 이론을 sklearn에서 구현한 것이며, 이 이론을 기반으로 다양한 알고리즘이 개발 되어 있습니다.

공지 본 포스트는 교재 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 코드를 제 수업을 드는 학생들이 보다 편하게 구글 코랩에서 사용할 수 있도록 만든 예제입니다. 책 구매하세요! http://www.yes24.com/Product/Goods/87044746?OzSrank=1 Random Forest 랜덤 포레스트의 개요 배깅의 대표적인 알고리즘 랜덤 포레스트는 개별 트리가 학습하는 데이터 세트는 전체 데이터에서 일부가 중첩되게 샘플링 된 데이터 세트 부트스트래핑 부할 방식 채택 참고 강의 이론 https://www.youtube.com/watch?v=Z97uDTsvojY https://www.youtube.com/watch?v=J4Wdy0Wc_xQ !wget https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00240/UCI%20HAR%20Dataset.zip !unzip 'UCI HAR Dataset.zip' !mv UCI\ HAR\ Dataset human_activity --2020-11-27 05:21:51-- https://archive.

공지 해당 포스트는 취업 준비반 대상 강의 교재로 파이썬 머신러닝 완벽가이드를 축약한 내용입니다. 매우 좋은 책이니 가급적 구매하시기를 바랍니다. 개요 피처 벡터화에 있어서의 희소행렬에 대해 배운다. BOW 형태를 가진 언어 모델의 피처 벡터화는 대부분 희소 행렬이다. 희소행렬 희소 행렬은 너무 많은 불필요한 0 값이 메모리 공간에 할당되어 메모리 공간을 많이 차지하는데 있다. 다음 그림을 살펴보자. 이러한 희소 행렬을 물리적으로 적은 메모리 공간을 차지할 수 있도록 변환해야 하는데, 이 때, COO와 CSR 형식이 존재한다.

공지 해당 포스트는 취업 준비반 대상 강의 교재로 파이썬 머신러닝 완벽가이드를 축약한 내용입니다. 매우 좋은 책이니 가급적 구매하시기를 바랍니다. I. 개요 문서가 가지는 모든 단어(Words)를 문맥이나 순서를 무시하고 일괄적으로 단어에 대해 빈도 값을 부여하여 피처 값을 추출하는 모델을 말한다. 아래와 같은 세 개의 문장이 있다고 가정해본다. Doc 1: I love dogs. Doc 2: I hate dogs and knitting. Doc 3: Knitting is my hobby and passion. 위 문장을 각각의 행렬로 표현하면 아래와 같다.

소개 항상 좋은 글을 올려주시는 존경하는 Pega님의 소개로 올려드립니다. Pega님 블로그: https://jehyunlee.github.io/ Tools to Design or Visualize Architecture of Neural Network draw_convnet : Python script for illustrating Convolutional Neural Network (ConvNet) NNSVG PlotNeuralNet : Latex code for drawing neural networks for reports and presentation. Have a look into examples to see how they are made. Additionally, lets consolidate any improvements that you make and fix any bugs to help more people with this code.