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(텐서플로와 머신러닝으로 시작하는) 자연어 처리 : 로지스틱 회귀부터 트랜스포머 챗봇까지 (29회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
전창욱 최태균, 저 조중현, 저
서명 / 저자사항
(텐서플로와 머신러닝으로 시작하는) 자연어 처리 : 로지스틱 회귀부터 트랜스포머 챗봇까지 / 전창욱, 최태균, 조중현 지음
발행사항
파주 :   위키북스,   2019  
형태사항
xvi, 408 p. : 천연색삽화 ; 24 cm
총서사항
데이터 사이언스 시리즈 = DS ; 030
ISBN
9791158391379
일반주기
부록: A. MaLSTM 모델, B. Seq2Seq 모델, C. 트랜스포머 모델  
색인수록  
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945 ▼a KLPA

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 006.31 2019z3 등록번호 511041555 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2019z3 등록번호 121248256 도서상태 대출중 반납예정일 2022-01-21 예약 예약가능 R 서비스 M
No. 3 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2019z3 등록번호 121249927 도서상태 대출중 반납예정일 2022-02-28 예약 서비스 M
No. 4 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.31 2019z3 등록번호 151348238 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 006.31 2019z3 등록번호 511041555 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
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No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2019z3 등록번호 121248256 도서상태 대출중 반납예정일 2022-01-21 예약 예약가능 R 서비스 M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 006.31 2019z3 등록번호 121249927 도서상태 대출중 반납예정일 2022-02-28 예약 서비스 M
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No. 1 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ 청구기호 006.31 2019z3 등록번호 151348238 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스

컨텐츠정보

책소개

위키북스 데이터 사이언스 시리즈. 자연어 처리에 활용되는 개념적인 설명에서 끝나는 것이 아니라 모델 구현에 집중한다. 그뿐만 아니라 상용 서비스를 지원하는 텐서플로를 기반으로 모델을 개발한다. 또한 실무에서 자연어 처리 문제를 해결하는 데 도움이 되고자 캐글 대회의 문제를 활용했으며, 감정분석부터 유사도 처리, 챗봇에 이르기까지 다양한 문제를 다룬다.

이 책은 기존 자연어 처리 서적과는 다른 세 가지 특징을 가지고 있다.

첫째, 자연어 처리에 활용되는 개념적인 설명에서 끝나는 것이 아니라 모델 구현에 집중한다. 그뿐만 아니라 상용 서비스를 지원하는 텐서플로를 기반으로 모델을 개발한다.

둘째, 실무에서 자연어 처리 문제를 해결하는 데 조금이나마 도움이 되고자 캐글 대회의 문제를 활용했으며, 감정분석부터 유사도 처리, 챗봇에 이르기까지 다양한 문제를 다룬다.

셋째, 딥러닝 기반 자연어 처리를 다룬 서적은 대부분 번역서이기 때문에 주로 영어 데이터만 다루지만 이 책에서는 영어 데이터뿐만 아니라 한글 데이터를 활용한 문제 해결까지 다룬다.


정보제공 : Aladin

저자소개

전창욱(지은이)

배우고 성장하기 위해 끊임없이 공부하는 것을 즐기며, 해마다 목표를 정하고 이뤄가는 재미에 푹 빠져 살아가고 있습니다. 배운 것은 만들어보고 이론과 실습을 같이 키워나가고 삶의 방향성을 찾기 위해 책을 읽는 시니어 개발자입니다. 머신러닝을 공부하면서 2016년 Google Hack Fair, Seoul Make Fair에 참여했고, 국립과천과학관 관장상과 2017년 서울혁신챌린지 혁신챌린지상을 수상했으며, KBS 시사교양 프로그램인 《명견만리》에 출연하고, 2018년 국어 정보 처리 시스템 경진 대회에서 금상을 수상했습니다. 현재 DeepNLP 연구실 리더이며 클라이언트, 서버, 데이터를 만지는 일을 하고 있습니다.

최태균(지은이)

클래식 음악을 듣기 좋아하고 오랫동안 산책을 즐기는 소프트웨어 개발자입니다. 컴퓨터 분야에 이것저것 관심을 가지다 딥러닝과 자연어 처리를 우연히 접하게 되어 재미를 키워가고 있습니다. 서경대학교 컴퓨터과학과를 졸업했고 현재는 스타트업에서 일하고 있습니다.

조중현(지은이)

중앙대학교에서 수학을 전공했으며, 우연한 기회로 개발을 접하게 됐습니다. 그 후 딥러닝이라는 분야에 관심을 가지고, 그중에서도 자연어 처리 분야를 집중적으로 공부하고 있습니다. 다양한 어려운 문제를 새로운 모델을 통해 해결하는 것이 딥러닝의 매력이라 생각합니다. 계속해서 세상의 많은 문제들을 딥러닝을 통해 해결하는 것을 목표로 삼고 있습니다.

정보제공 : Aladin

목차

▣ 1장: 들어가며 
이 책의 목표와 활용법 
__아나콘다 설치 

실습 환경 구축 
가상 환경 구성 
__실습 프로젝트 구성 
__pip 설치 
__주피터 노트북 

정리 

▣ 2장: 자연어 처리 준비 
텐서플로 
__tf.keras.layers 
__tf.data 
__에스티메이터(Estimator) 

사이킷런 
__사이킷런을 이용한 데이터 분리 
__사이킷런을 이용한 지도학습 
__사이킷런을 이용한 비지도학습 
__사이킷런을 이용한 특징 추출 
__TfidfVecotorizer 

자연어 토크나이징 도구 
__영어 토크나이징 라이브러리 
__한글 토크나이징 라이브러리 

그 밖의 라이브러리(전처리) 
__넘파이 
__판다스 
__Matplotlib 
__맷플롯립 설치 
__Matplotlib.pyplot 
__re 

캐글 사용법 

정리 

▣ 3장: 자연어 처리 개요 
단어 표현 

텍스트 분류 
__텍스트 분류의 예시 

텍스트 유사도 

자언어 생성 

기계 이해 

데이터 이해하기 

정리 

▣ 4장: 텍스트 분류 
영어 텍스트 분류 
__문제 소개 
__데이터 분석 및 전처리 
__텍스트 모델링 소개 
__분류 회귀 모델 
__TF-IDF를 활용한 모델 구현 
__랜덤 포레스트 분류 모델 
__순환 신경망 분류 모델 
__컨볼루션 신경망 분류 모델 

한글 텍스트 분류 
__문제 소개 
__데이터 전처리 및 분석 
__모델링 
__마무리 

▣ 5장: 텍스트 유사도 
문제 소개 

데이터 분석과 전처리 
__XG 부스트 텍스트 유사도 분석 모델 

모델링 
__CNN 텍스트 유사도 분석 모델 
__모델 구현 
__MaLSTM 

정리 

▣ 6장: 챗봇 만들기 
데이터 소개 

데이터 분석 

시퀀스 투 시퀀스 모델링 
__모델 소개 

트랜스포머 네트워크 
__모델 구현 

정리 

▣ 부록 
부록 A _ MaLSTM 모델 
부록 B _ Seq2Seq 모델 
부록 C _ 트랜스포머 모델

관련분야 신착자료

Deisenroth, Marc Peter (2020)
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine (U.S.) (2020)