【AI 자막】 머신 러닝 : Python에서의 자연어 처리 마스터하기! (V2)
자연어 처리 (NLP) : Python에서 Markov 모델, NLTK, 인공 지능(AI), 딥 러닝, 머신 러닝 및 데이터 과학 사용하기
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Aug 2024
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What you will learn
CountVectorizer, TF-IDF, word2vec 및 GloVe를 사용하여 텍스트를 벡터로 변환하는 방법
문서 retrieval 시스템 / 검색 엔진 / 유사도 검색 / 벡터 유사도 구현 방법
확률 모델, 언어 모델 및 Markov 모델(Transformers, BERT 및 GPT-3의 선행 학습 요건)
유전 알고리즘과 언어 모델링을 사용하여 암호 해독 알고리즘을 구현하는 방법
스팸 탐지 기능을 구현하는 방법
감정 분석을 구현하는 방법
문서 스피너를 구현하는 방법
텍스트 요약 구현 방법
잠재 시맨틱 인덱싱을 구현하는 방법
LDA, NMF 및 SVD로 토픽 모델링을 구현하는 방법
머신 러닝(나이브 베이즈, 로지스틱 회귀, PCA, SVD, 잠재 디리클레 할당)
딥 러닝(ANN, CNN, RNN, LSTM, GRU) (BERT 및 GPT-3의 더 중요한 선행 학습 요건)
허깅 페이스 트랜스포머(VIP 전용)
Python, Scikit-Learn, Tensorflow 등에 NLP에 사용하는 방법
텍스트 전처리, 토큰화, 스톱워드, 표제어 추출, 어간 추출
품사(POS, Parts-of-speech) 태깅 및 명명된 엔티티 인식(NER)
OpenAI ChatGPT, GPT-4, DALL-E, Midjourney 및 Stable Diffusion을 위한 중요한 기초사항 이해
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2/7/2024
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2/16/2024
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