딥러닝

RNN - 딥러닝을 이용한 문서 분류(1)

2022.12.05

💡딥러닝을 활용하면 사람이 문장을 읽을 때처럼, 단어 순서를 반영해 문맥을 이해할 수 있습니다. 특히, RNN은 문장을 이해하기 위해 단어의 순서를 고려하는 가장 직관적인 모형이라고 할 수 있습니다. (1)편에서는 RNN을 이해하고 (2)편에서는 이를 활용해 문서를 분류하는 과정을 살펴보도록 하겠습니다. RNN의 이해 왜 RNN일까? 먼저 RNN에 대해 알아보겠습니다. 왜 RNN을 자연어 처리에 사용할까요? BOW와 같은 카운트 기반의 문서 표현은 문서에 있는 단어들의 통계를 통해 문서의 내용을 이해하려는 시도라고 할 수 있습니다. 반면에, 딥러닝은 사람이 책을 읽는 것처럼 단어의 순서를 반영해 문맥을 이해하는 방식으로 작동합니다. 특히 순환신경망이라고 부르기도 하는 Recurrent Neural Net..

ML & AI/Machine Learning

머신러닝 알고리즘(ML Algorithms) - 지도학습(Supervised Learning)

2022.02.14

머신러닝 알고리즘의 종류 머신러닝 알고리즘은 그림과 같이 크게 3가지, 지도학습, 비지도학습, 그리고 강화학습으로 분류할 수 있습니다. 지도학습 알고리즘 (Supervised Learning Algorithms) 지도학습이란, 정답이 있는 데이터(labeled examples 또는 training set)를 활용하여 학습시키는 것을 말합니다. X data라고 할 수 있는 입력값과 그 입력값에 대한 Label, 즉 Y data를 주어 학습시킵니다. 아래 예시와 같이 이것이 고양이인지 강아지인지 머그잔인지 모자인지 라벨링이 된 데이터를 주고 학습을 시키면, 이 후 새로운 사진을 주었을 때 사진의 물체가 넷 중에 어느 카테고리에 들어가는지 분류합니다. 비지도학습 알고리즘 (Unsupervised Learnin..

RNN - 딥러닝을 이용한 문서 분류(1)

머신러닝 알고리즘(ML Algorithms) - 지도학습(Supervised Learning)

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