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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.

I. 개요 NLP(Natural Language Processing): 기계가 인간의 언어를 이해하고 해석하는 데 중점 활용예제: 기계 번역, 챗봇, 질의응답 시스템 (딥러닝) Text Analysis: 비정형 텍스트에서 의미 있는 정보를 추출하는 것에 중점 활용예제: 비즈니스 인텔리전스, 예측분석 (머신러닝) 텍스트 분석의 예 텍스트 분류: 문서가 특정 분류 또는 카테고리에 속하는 것을 예측하는 기법 감성 분석: 텍스트에서 나타나는 감정/판단/믿음/의견 등의 주관적인 요소 분석하는 기법 텍스트 요약: 텍스트 내에서의 중요한 주제나 중심 사상 추출(Topic Modeling) 텍스트 군집화(Clustering)와 유사도 측정: 비슷한 유형의 문서에 대해 군집화를 수행하는 기법.

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