반응형 자연어처리기초2 Text classification Overview 텍스트 분류(Text Classification): 문장, 문단 또는 글을 어떤 카테고리에 분류하는 작업을 텍스트 분류라고 합니다. 텍스트 분류는 지도학습입니다. Input: 하나의 문장, 문단 혹은 문서 Output: 유한한 C 개의 카테고리 예시 감성 분석 카테고리 분류 의도 분류 본 내용은 부스트코스 조경현 교수의 딥러닝을 이용한 자연어 처리 수업 내용입니다. 2022. 3. 28. Basic ML/DL Overview 알고리즘 vs 머신러닝 알고리즘: 어떤 문제를 푸는데 있어서 필요한 일련의 명령들입니다. 머신러닝: data-driven algorithm design 예전에는 문제가 주어졌을 때 해당 문제에 알맞는 알고리즘을 만드는 것이 일이었는데, 머신러닝에서는 실제로 문제를 특정하는 것 부터가 어렵습니다. 따라서 아래의 과정을 거칩니다. 대략적인 문제의 정의가 있습니다. 없을 때도 있습니다. 어떤 형태로든 데이터 훈련 샘플이 있습니다. 머신러닝 모델이 이 문제를 풀도록 훈련 시킵니다. 지도 학습에서 결정해야할 일 Provided N 개의 Input 과 Output 으로 구성된 훈련 샘플(Training Examples) D={(x1,y1),⋯,(xN,yN)} Loss Function: 머신러닝.. 2022. 3. 28. 이전 1 다음 반응형