전체 글 (105) 썸네일형 리스트형 1) 주제 선정 & 자료 찾기 1. 주제 선정 : 인기가 많은 식당들은 그 이유가 뭘까? 1) 주제 선정 동기 (1) 내가 선택한 이 주제는 개인적인 경험과 궁금증에서 시작. (2) 부모님이 32년 넘게 식당을 운영. - 그중 30년 넘게 현재까지 고기집을 운영 중이시다. (3) 어릴 적 기억에는 항상 손님들로 북적이던 식당 (4) 현재는 부모님의 건강을 위해 소수의 손님만 받으시는 상태. (4) 오랜만에 단체 손님을 받으면서 오랜만에 일손을 도우면서 문득 이런 생각. - 만약 지금 내가 식당을 운영한다면, 어린 시절 부모님의 식당처럼 인기 있는 장소를 만들 수 있을까? (5) 이러한 호기심이 이번 프로젝트를 시작하게 된 계기. 2. 자료 찾기 1) 자료 찾기 (1) 공공데이터포털에서 찾은 2가지 데이터(전라남도_식당정보 & 전라남도.. 1회차) RNN 기반 자연어 처리 소개 1. RNN 기술소개 2) 순환 신경망(Recurrent Neural Network) (1) RNN 특징 - DNN, CNN 은 시간 개념이 없음. - RNN 시간 개념이 중요 함. 2) RNN 풀어 헤침(Unfolding) (1) RNN 마스터 구조 사용 - RNN은 모든 가중치와 bias 모두 동일하다. - 3) RNN 종류 (1) 다루는 문제에 따라 다른 형태를 사용함 - 단어 길이가 달라도 된다. 3) 자연어 처리 소개 1) 자연어 처리의 목적 (2) 스마트 번역기 만들기 - pyhton 내부에 사전(Dictionary) 번역 있음. - 하지만, 이번 스마트 번역기 경우에는 스펠링이 틀려고 번역을 정확하게 해줌 - 입력은 인코더, 디코더(2곳) / 출력은 위에 1곳 구조 8-2회차) BERT 모델을 활용한 Text Classification 모델 구현 2. BERT Multi Classification 모델구현 1) 학습 및 평가 데이터 세트 (1) 데이터 세트 준비 (2) 데이터 세트 클래스 정의 2) Pre-trained 모델 다운로드 및 Fine-tunning 설정 (1) Pre-trained 모델 다운로드 - num_labels은 멀티 classification에 반드시 입력해야 함. (2) Training을 위한 하이퍼 파라미터 설정 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 35 다음
