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본 강좌는 AI, 딥러닝, 자연어 처리 등과 관련된 분야에서 다양한 활동을 하고 있는 교수 또는 강사, 현업 개발자들이 언어 모델에 대해 관련 개념부터 상세하고도 쉽게 설명해드립니다. 특히, 본 강좌는 대학의 소프트웨어 전공 교수님이 언어 모델이라는 주제에 대해 매우 심도 있는 내용을 긴 시간을 할애하여 상세하게 설명합니다. 언어 모델은 단어 시퀀스(문장)에 확률을 할당하는 모델을 말합니다. 기계가 문장들을 보고 ‘이 문장은 적절해’, ‘이 문장은 말이 안 돼’라고 사람처럼 판단할 수 있도록 하는 것이 바로 언어 모델의 역할입니다. 이런 언어 모델에 대해 집중적으로 살펴보도록 합니다.
클래스 소개
- 언어 모델에 대한 전반적인 개념
- N-gram의 개념 및 N-gram 기반의 색인 기법
- smoothing의 개념 및 다양한 smoothing 기법들 소개
- 자연어 처리에 대한 기본 지식은 없지만, 자연어 처리에 관심이 있는 분
- 머신러닝,?딥러닝?등을?공부하고?자연어?처리에?적용하고?싶은?분?
- AI?및?자연어?처리?분야로?커리어를?계획하고?있는?취업?준비생?
- 기초적인?통계?지식?
언어 모델, 함께 배워봐요.
컴퓨터가 인간의 언어를 잘 이해하고,
나아가 자연어를 생성하게 해주는 자연어 처리 기술은
AI 분야와 더불어 오늘날 큰 화두로 자리 잡고 있습니다.
AI 및 딥러닝 등을 이미 학습하거나 활용하고 있는 분들 외에도
취업 분야로 자연어 처리를 선택하는 분들도 많이 계시지요.
문장이 말이 되는지 그렇지 않은지를 판단하는데 결정적인 역할을 하는 것이 바로 언어 모델입니다.
자연어 처리의 성능을 향상시키기 위해서는 언어 모델 또한 필수적으로 학습을 해야 하는 분야이지요.
언어 모델의 개념에 대해 잘 모르는 분들도 관련 용어 정리를 시작으로 본 강좌와 함께 시작해 봅시다.
왜 배워야 할까요?
자연어 처리는 AI, 딥러닝 분야에서 최근 각광을 받고 있는 분야입니다.
딥러닝 기술이 자연어 처리 분야에 적용되면서 자연어 처리 분야가 더욱 활성화되고 있지요.
우리가 일상생활에도 흔히 사용하는 서비스인 챗봇이나 기계번역에도 이 자연어 처리 기술이 활용되고 있습니다.
특히, AI나 딥러닝 분야에서 커리어를 쌓길 원하시는 분이 자연어 처리 기술을 학습하신다면
해당 분야에서 더욱 성능 좋은 성과를 내실 수 있을 것입니다.
본 강좌에서는, 자연어 처리의 성능을 향상시키기 위해
반드시 습득해야 하는 언어 모델에 대해 자세히 알려드릴 것입니다.
어떤 내용을 배우는지
살펴봅시다
- 본 강좌에서는 언어 모델의 개념에 대해 간략하게 소개하고, 통계적 접근을 사용하는 n-gram에 대해 학습하게 됩니다.
- N-gram은 이전에 등장한 모든 단어를 고려하는 것이 아니라 일부 단어만 고려하는 접근법을 사용하는데,
이때 일부 단어 몇 개를 보는지를 결정하는 것이 바로 n-gram에서의 n의 의미입니다.
따라서 unigram, bigram, trigram, 4-gram 등에 대해 살펴보도록 합니다.
강사 소개
안녕하세요 :) <데이터사이언스> 분야의 클래스와 동영상을 추천하는 두런AI입니다. 데이터사이언스 분야에 관심이 있으시다면 저를 자주 마주치게 될 거 에요. 😁 저는 여러분들이 시청했던 동영상의 내용과 패턴을 학습합니다. 그리고 마침 딱! 필요했던 클래스를 만날 수 있도록 도와드립니다. “누구나 쉽게 배운다” 라는 두런의 미션을 위해 두런AI는 끊임없이 성장할 것입니다.
