NLP

1.[NLP] 텍스트 전처리 - (1) 토큰화

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2.[NLP] 텍스트 전처리 - (2) 정제와 정규화

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3.[NLP] 텍스트 전처리 - (3) 어간 추출과 표제어 추출

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4.[NLP] 텍스트 전처리 - (4) 불용어

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5.[NLP] 텍스트 전처리 - (5) 정규 표현식

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6.[NLP] 텍스트 전처리 - (6) 정수 인코딩

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7.[NLP] 텍스트 전처리 - (7) 패딩(Padding)

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8.[NLP] 텍스트 전처리 - (8) 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)

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9.[NLP] 텍스트 전처리 - (9) 데이터의 분리(Splitting Data)

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11.[NLP] 언어 모델 - (1) 언어 모델이란?

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12.[NLP] 언어 모델 - (2) 통계적 언어 모델(Statistical Language Model, SLM)

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13.[NLP] 언어 모델 - (3) N-gram 언어 모델(N-gram Language Model)

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15.[NLP] 언어 모델 - (5) 펄플렉서티(Perplexity, PPL)

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16.[NLP] 언어 모델 - (6) 조건부 확률(Conditional Probability)

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17.[NLP] 카운트 기반 단어 표현 - (1) 다양한 단어의 표현 방법

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18.[NLP] 카운트 기반 단어 표현 - (2) Bag of Words(BoW)

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19.[NLP] 카운트 기반 단어 표현 - (3) 문서 단어 행렬(Document-Term Matrix, DTM)

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20.[NLP] 카운트 기반 단어 표현 - (4) TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)

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21.[NLP] 벡터의 유사도 - (1) 코사인 유사도(Cosine Similarity)

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22.[NLP] 벡터의 유사도 - (2) 여러가지 유사도 기법

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23.[NLP] 머신 러닝 - (1) 머신 러닝이란?

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24.[NLP] 머신 러닝 - (2) 머신 러닝 훑어보기

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25.[NLP] 머신 러닝 - (3) 선형 회귀(Linear Regression)

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26.[NLP] 머신 러닝 - (4) 자동 미분과 선형 회귀 실습

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27.[NLP] 머신 러닝 - (5) 로지스틱 회귀(Logistic Regression)

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28.[NLP] 머신 러닝 - (6) 로지스틱 회귀 실습

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29.[NLP] 머신 러닝 - (7) 다중 입력에 대한 실습

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30.[NLP] 머신 러닝 - (8) 벡터와 행렬 연산

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31.[NLP] 머신 러닝 - (9) 소프트맥스 회귀(Softmax Regression)

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32.[NLP] 머신 러닝 - (10) 소프트맥스 회귀 실습

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33.[NLP] 딥러닝 - (1) 퍼셉트론 (Perceptron)

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