DeepLearning

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딥러닝(BERT) 기반 멜론 음원 사재기 판별 시스템 구축 프로젝트

프로젝트 개요 연세대학교 데이터 사이언스 랩 21-1 모델링 프로젝트 기간: 2021년 2월 ~ 2021년 3월 팀원: 네명 협업 툴: 구글닥스, 깃 사용한 Tech stack: Python3, Selemium, BeautifulSoup, BERT, KoBERT, Colab, Jupyter Notebook, Git sophryu99/melon_chart_manipulation_classifier 딥러닝(BERT) 기반 멜론 음원 사재기 판별 시스템. Contribute to sophryu99/melon_chart_manipulation_classifier development by creating an account on GitHub. github.com 왜 내가 모르는 가수가 멜론 차트 1위를 하는걸까..

Data Science/ML&AI

[NLP] NLP 사전 훈련 변천사: 1. Word Embedding & ELMo

자연어처리는 (Natural Language Processing) 우리가 일상 생활에서 사용하는 언어의 의미를 분석하여 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는 일을 말한다. 음성인식, 내용요약, 번역, 사용자의 감성 분석, 텍스트 분류 작업, 챗봇 등 이미 우리 생활의 전반에 많이 사용되고 있는 기술이다. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델에 대해 자세히 알아보기에 앞서, 자연어 처리에 있어서의 사전훈련의 변천사에 대해 자세히 다뤄보겠다. 1. 사전 훈련된 워드 임베딩 Word2Vec, FastText, GloVe등 다양한 워드 임베딩 방법론들의 문제점은, 하나의 단어가 하나의 벡터값으로 맵핑되므로 문맥을 고려하지 못한다는 점이었..

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