이 글은 [유원준, 상준]의 [딥러닝을 이용한 자영어 처리 입문]에서 가져온 내용이며, [크리에이티브 커먼즈 저작자표시-비영리-동일조건변경허락 2.0 대한민국 라이선스](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/kr/)에 따라 사용되었습니다. https://wikidocs.net/48558 08. 순환 신경망(Recurrent Neural Network)앞서 배운 피드 포워드 신경망은 입력의 길이가 고정되어 있어 자연어 처리를 위한 신경망으로는 한계가 있었습니다. 결국 다양한 길이의 입력 시퀀스를 처리할 수 있는 인공 신경망이 …wikidocs.net 08-05 RN 언어 모델 (Recurrent Neural Network Language Model, ..
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원인과 결과의 경제학_나카무로 마키코, 쓰가와 유스케 지음: 넘치는 데이터 속에서 진짜 의미를 찾아내는 법 - 독서기간 : 2024-11-13 ~ 2024-12-03- 책 내용 : 인과관계인지 상관관계인지 잘 따져봐야 한다- 후기 : 상관관계와 인과관계의 차이에 대해 더 자세히 알게 됐고 조심해야 겠다는 생각이 들었고, 인과관계인지 확인하기 위한 '반사실', '이중차분법', 회귀 불연속 설계' 등 새로운 지식들을 배울 수 있어 유익한 책이었다 > 인과관계와 상관관계 "정말 인과관계가 존재하는가?" -> '인과 추론' 방법론을 이용하여 확인 > 빅데이터 시대에는 데이터 분석 기술뿐 아니라 데이터의 분석 결과를 해석하는 기술도 필요하다 Keyword 제3의 변수 : 원인과 결과 모두에 영향을 주며, 상..
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이 글은 [유원준, 상준]의 [딥러닝을 이용한 자영어 처리 입문]에서 가져온 내용이며, [크리에이티브 커먼즈 저작자표시-비영리-동일조건변경허락 2.0 대한민국 라이선스](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/kr/)에 따라 사용되었습니다. https://wikidocs.net/21669 06. 머신 러닝(Machine Learning) 개요머신 러닝은 영상 처리, 번역기, 음성 인식, 스팸 메일 탐지 등 굉장히 다양한 분야에서 응용되고 있습니다. 특히 머신 러닝의 한 갈래인 딥 러닝은 자연어 처리 엔지니어에게 필수…wikidocs.net 06. 머신 러닝 (Machine Learning) 개요06-02. 머신 러닝 훑어보기> 자기지도 학습- 레이블이 없..
이 글은 [유원준, 상준]의 [딥러닝을 이용한 자영어 처리 입문]에서 가져온 내용이며, [크리에이티브 커먼즈 저작자표시-비영리-동일조건변경허락 2.0 대한민국 라이선스](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/kr/)에 따라 사용되었습니다. https://wikidocs.net/24557 04. 카운트 기반의 단어 표현(Count based word Representation)자연어 처리에서 텍스트를 표현하는 방법으로는 여러가지 방법이 있습니다. 이번 챕터에서는 그 중 정보 검색과 텍스트 마이닝 분야에서 주로 사용되는 카운트 기반의 텍스트 표현 방법인…wikidocs.nethttps://wikidocs.net/24602 05. 벡터의 유사도(Vector ..
