분류 전체보기55 NTN으로 시작하는 자연어처리와 딥러닝 (1) - 핵심개념 살펴보기 『NTN으로 시작하는 자연어처리와 딥러닝』 개념을 이해하기 위해서 간단하게 짚고 넘어가고자 핵심 키워드와 용어 들을 정리하였습니다. 이후에 소개하게 되는 내용에 대한 간략하게 먼저 설명하는 것이므로 쭉 읽어보고 넘어가시면 됩니다. 일종의 부록 사전 느낌으로 정리하였습니다. NTN에서 다루는 NLP, Deep Learning 핵심 개념 NTN은 Neural Tensor Network의 약자로 스탠포드 대학교 교수인 Richard Socher (2013)가 "Reasoning With Neural Tensor Networks for Knowledge Base Completion"에서 지식을 넘어선 추론(Reasoning Over Knowledge)을 위해 제시한 딥러닝 모델입니다. 핵심 Keywords & .. 2018. 2. 7. NTN으로 시작하는 자연어처리와 딥러닝 (0) - 들어가기 앞서 『NTN으로 시작하는 자연어처리와 딥러닝』 왜 NTN으로 NLP와 Deep Learning인가? NTN은 Neural Tensor Network의 약자로 스탠포드 대학교 교수인 Richard Socher (2013)가 "Reasoning With Neural Tensor Networks for Knowledge Base Completion"에서 지식을 넘어선 추론(Reasoning Over Knowledge)을 위해 제시한 딥러닝 모델입니다. 1) NTN은 자연어처리와 딥러닝의 교집합2) Word Vector Representation 이해에 도움3) Neural Network 이해에 도움 1. NTN은 자연어처리와 딥러닝의 교집합이다NTN 모델에서 다루는 주요 주제는 Question Answering과.. 2018. 2. 6. 머신러닝 기초 (4) - 데이터 전처리 with Pandas 가천대 최성철 교수님의 '밑바닥부터 시작하는 머신러닝 입문'을 수강하며 노트 필기 및 추가 내용 작성을 목적으로 포스팅합니다. Pandas를 사용하면 엑셀의 스프레드시트나 SQL의 테이블을 사용하듯이 파이썬에서 데이터를 다루는 것처럼 소개하였는데 이전 시간에는 이런 내용을 별로 다루지 않았습니다. Pandas 그 자체에 대해서 파이썬의 관점에서 주로 다루었던 것 같습니다. map 함수나 기타 방법을 통해서 변수를 변환하고 데이터 처리 작업을 하는 것은 일반적으로 우리가 사용하는 방법과는 거리가 멀었던 것은 사실입니다. 이번에는 SQL에서 많이 사용하는 group by 나 merge(JOIN 과 같습니다.), concat(UNION 과 비슷합니다) 같은 Pandas DataFrame의 메소드를 배우게 됩니.. 2018. 1. 27. 머신러닝 기초 (3) - Pandas 복습 가천대 최성철 교수님의 '밑바닥부터 시작하는 머신러닝 입문'을 수강하며 노트 필기 및 추가 내용 작성을 목적으로 포스팅합니다. 이번에 다루는 Pandas는 Python의 엑셀 버전이라고 볼 수 있는데 많은 기능적인 부분들이 엑셀 스프레드시트를 다루는 것과 비슷하고 또 R의 데이터프레임의 개념을 가져왔기 때문에 실제 사용하는 함수나 기능들이 상당히 유사합니다. 그리고 Pandas의 내부적 자료구조는 NumPy로 되어있기 때문에 일부분 많은 것을 NumPy의 그것을 공유합니다. 2017/12/06 - 파이썬으로 데이터분석하자 (4) - Pandas 기본 강의 내용 중에 교수님의 본인의 코드 스타일이 드러나는데 가끔 꿀팁들이 나와 정말 유용하게 사용할 수 있었습니다. apply나 map을 메소드로 하여 사용할.. 2018. 1. 22. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 14 다음
