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소문난 명강의 김기현의 자연어 처리 딥러닝 캠프: 파이토치 편 > 컴퓨터공학

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제조사 한빛미디어
원산지 국내산
브랜드 한빛미디어
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    소문난 명강의 김기현의 자연어 처리 딥러닝 캠프: 파이토치 편

    9791162241974.jpg

    도서명:소문난 명강의 김기현의 자연어 처리 딥러닝 캠프: 파이토치 편
    저자/출판사:김기현/한빛미디어
    쪽수:520쪽
    출판일:2019-07-01
    ISBN:9791162241974

    목차
    0장_ 윈도우 개발 환경 구축
    __0.1_ 아나콘다 설치
    __0.2_ 파이토치 설치
    __0.3_ 깃 설치

    1장_ 딥러닝을 활용한 자연어 처리 개요
    __1.1_ 자연어 처리란 무엇일까?
    __1.2_ 딥러닝 소개
    __1.3_ 왜 자연어 처리는 어려울까?
    __1.4_ 무엇이 한국어 자연어 처리를 더욱 어렵게 만들까?
    __1.5_ 자연어 처리의 최근 추세

    2장_ 기초 수학
    __2.1_ 확률 변수와 확률 분포
    __2.2_ 쉬어가기: 몬티 홀 문제
    __2.3_ 기댓값과 샘플링
    __2.4_ MLE
    __2.5_ 정보 이론
    __2.6_ 쉬어가기: MSE 손실 함수와 확률 분포 함수
    __2.7_ 마치며

    3장_ Hello 파이토치
    __3.1_ 딥러닝을 시작하기 전에
    __3.2_ 설치 방법
    __3.3_ 짧은 튜토리얼

    4장_ 전처리
    __4.1_ 전처리
    __4.2_ 코퍼스 수집
    __4.3_ 정제
    __4.4_ 문장 단위 분절
    __4.5_ 분절
    __4.6_ 병렬 코퍼스 정렬
    __4.7_ 서브워드 분절
    __4.8_ 분절 복원
    __4.9_ 토치텍스트

    5장_ 유사성과 모호성
    __5.1_ 단어의 의미
    __5.2_ 원핫 인코딩
    __5.3_ 시소러스를 활용한 단어 의미 파악
    __5.4_ 특징
    __5.5_ 특징 추출하기: TF-IDF
    __5.6_ 특징 벡터 만들기
    __5.7_ 벡터 유사도 구하기
    __5.8_ 단어 중의성 해소
    __5.9_ 선택 선호도
    __5.10_ 마치며

    6장_ 단어 임베딩
    __6.1_ 들어가며
    __6.2_ 차원 축소
    __6.3_ 흔한 오해 1
    __6.4_ word2vec
    __6.5_ GloVe
    __6.6_ word2vec 예제
    __6.7_ 마치며

    7장_ 시퀀스 모델링
    __7.1_ 들어가며
    __7.2_ 순환 신경망
    __7.3_ LSTM
    __7.4_ GRU
    __7.5_ 그래디언트 클리핑
    __7.6_ 마치며

    8장_ 텍스트 분류
    __8.1_ 들어가며
    __8.2_ 나이브 베이즈 활용하기
    __8.3_ 흔한 오해 2
    __8.4_ RNN 활용하기
    __8.5_ CNN 활용하기
    __8.6_ 쉬어가기: 멀티 레이블 분류
    __8.7_ 마치며

    9장_ 언어 모델링
    __9.1_ 들어가며
    __9.2_ n-gram
    __9.3_ 언어 모델의 평가 방법
    __9.4_ SRILM을 활용하여 n-gram 실습하기
    __9.5_ NNLM
    __9.6_ 언어 모델의 활용
    __9.7_ 마치며

    10장_ 신경망 기계번역
    __10.1_ 기계번역
    __10.2_ seq2seq
    __10.3_ 어텐션
    __10.4_ input feeding
    __10.5_ 자기회귀 속성과 Teacher forcing 훈련 방법
    __10.6_ 탐색(추론)
    __10.7_ 성능 평가
    __10.8_ 마치며

    11장_ 신경망 기계번역 심화 주제
    __11.1_ 다국어 신경망 번역
    __11.2_ 단일 언어 코퍼스 활용하기
    __11.3_ 트랜스포머
    __11.4_ 마치며

    12장_ 강화학습을 활용한 자연어 생성
    __12.1_ 들어가며
    __12.2_ 강화학습 기초
    __12.3_ 정책 기반 강화학습
    __12.4_ 자연어 생성에 강화학습 적용하기
    __12.5_ 강화학습을 활용한 지도학습
    __12.6_ 강화학습을 활용한 비지도학습
    __12.7_ 마치며

    13장_ 듀얼리티 활용
    __13.1_ 들어가며
    __13.2_ 듀얼리티를 활용한 지도학습
    __13.3_ 듀얼리티를 활용한 비지도학습
    __13.4_ 쉬어가기: Back-translation 재해석하기
    __13.5_ 마치며

    14장_ NMT 시스템 구축
    __14.1_ 파이프라인
    __14.2_ 구글의 NMT
    __14.3_ 에든버러 대학교의 NMT
    __14.4_ MS의 NMT

    15장_ 전이학습
    __15.1_ 전이학습이란
    __15.2_ 기존의 사전 훈련 방식
    __15.3_ ELMo
    __15.4_ BERT
    __15.5_ OpenAI의 GPT-2
    __15.6_ 마치며

    8. 관련 도서 (제목 + ISBN)
    ● 오준석의 안드로이드 생존코딩(코틀린 편) / 9791162241196
    ● 레트로의 유니티 게임 프로그래밍 에센스 / 9791162241516
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