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(230206) Microsoft AI-900 기초 개념 일정 (링크) 합격점수 1. 합격 점수 : 1000점 만점 중 700점 합격 2. 문제 : 약 45개 3. 시험 비용 : 약 11만원 (학교에서 지원) 4. 제출 시, 바로 합격 여부 파악 5. 문제는 객관식, 드레그 앤 드롭, 주관식은 없다 6. 시험문제 & 정답은 모두 한글, 영어가 있지만 영어 추천(한글은 번역이 이상하다) 7. 시간 : 총 45분 8. 한국어 덤프 문제 참고 (링크) / (링크) / (링크) 목차 크게 총 3part : ML(기계 학습), AI(인공 지능), Microsoft Azure 서비스 인공 지능 워크로드 및 고려 사항 설명(20~25%) Azure에서 Machine Learning의 기본 원리 설명(25~30%) Azure에서 Computer Vision 워크로드의 특징 ..
2-2회차) 자연어 처리 형태소 분석 (형태소 분석 사전활용) 신조어 형태소 분석 1. 신조어 형태소 분석 방법 - 용어 사전에 없는 단어 분석 방법은 아래와 같음. - 다음위 1,2을 알아볼 예정 2. KoalaNLP 패키지 활용 - 기존의 존재한 형태소 분석기를 패키징해서, rab함수를 이용해 접근할 수 있다. - 한국어 형태소 및 구문 분석기 모음 1) KoNLPy, ETRI 형태소 분석, OpenAPI, Khaiii, Kiwi 등 - !pip install koalanlp 설치 - KoalaNLP 지원 형태소 분석기 - KoalaNLP 지원 형태소 분석기 사용 (install 했다는 가정이후, 작업 방법) 1) import : 파이썬 사용하기 위한 모듈, 클래스, 함수 import 2) initialize : 다운로드 및 자원 설정 최기화 3) 형태소 분석 ..
2-1회차) 자연어 처리 형태소 분석 (영문, 한글 형태소 분석) 영문 형태소 분석 1. 형태소 분석을 위한 전처리 수행 - 위와 같은 작업을 모두 한 후에, 형태소 작업을 실시 2. nltk 패키지를 이용해 형태소 분석 수행 - pos_tag 함수 이용해 형태소 분석 - set() 함수 : 중복 단어를 제거하기 위해 사용함. 한글 형태소 분석 1. 형태소 분석을 위한 전처리 수행 - 위와 같은 작업을 모두 한 후에, 형태소 작업을 실시 - 한글은 띄어쓰기 처리를 해야 함. 2. KoNLPy 및 패키지 설치 - 위와 같은 작업을 모두 한 후에, 형태소 - 다음과 같이 설치 해야 함. 3. KoNLPy 이용해 한글 형태소 분석 - KoNLPy의 Okt, Kkma, Komoran, Hannanum, Mecab 등의 클래스를 이용하여 객체 생성 - 각 형태소 클래스별 특성 ..

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