PyTorch를 사용한 자연어 처리 소개
이 모듈에서는 자연어 텍스트를 처리하기 위한 다양한 신경망 아키텍처를 살펴봅니다. 최근 몇 년 동안 NLP(자연어 처리)는 큰 텍스트 말뭉치에 대한 비감독 학습을 사용하면서 인간의 언어를 더 빨리 정확하게 "이해"하는 언어 모델의 성능으로 인해 빠르게 성장했습니다. 뉴스 헤드라인에서 4개 범주(세계, 스포츠, 비즈니스 및 과학 기술) 중 하나로 텍스트를 분류하기 위한 BoW(단어 모음), 단어 포함 및 반복 인공신경망 사용과 같은 다양한 NLP 기술에 대해 알아봅니다.
학습 목표
이 모듈에서 학습할 내용은 다음과 같습니다.
- 자연어 처리 작업을 위해 텍스트를 처리하는 방법 이해
- RNN(반복 뉴럴 네트워크) 및 GNN(생성 뉴럴 네트워크) 소개
- 텍스트 분류 모델을 빌드하는 방법 알아보기
사전 요구 사항
- 기본 Python 지식
- Jupyter Notebook 사용 방법에 대한 기본 지식
- 기계 학습에 대한 기본적인 이해