텍스트 분류란?
: 단어, 문장 또는 지문 전체를 두고 카테고리 별로 구분하는 것을 의미합니다.

  이미지 분류 문제와 비슷하게 지도 학습 (supervised learning)으로 작업을 하게 됩니다.
  텍스트 분류에는 감성 분석, 카테고리 분류, 의도 분류 등 다양한 종류가 있으며
  그 중 감성 분석은 다양한 분야에서 활용도가 매우 높은 편입니다.
  텍스트 분류에 대한 개념과 함께 감성분석을 본 강좌를 활용해 학습해보세요.
  더불어 관련된 예시들도 함께 살펴볼 수 있습니다. 

왜 배워야 할까요?

텍스트 분류(Text Classification)는 자연어 데이터를 다루는 자연어처리에서 가장 대표적이고 많이 사용되는 문제입니다.
텍스트 데이터는 현재 IT에서 가장 얻기 쉽고, 현실적인 정보를 포함하고 있는 데이터이기 때문에,
텍스트 데이터를 우리가 원하는 Class 기준으로 분류하는 텍스트 분류의 효용성도 높고,
지금 기준으로 실용성 있는 수준까지 올라와 있기에 배워두면 좋은 기술이라 할 수 있습니다.
특히, AI나 딥러닝 분야에서 커리어를 쌓길 원하시는 분이 텍스트 분류 기술을 학습하신다면
해당 분야에서 더욱 성능 좋은 성과를 내실 수 있을 것입니다.
본 강좌에서는 텍스트 분류를 위해 필요한 기본적인 원리 및 주요 분석 기법에 대해 알려드립니다.
또한, 전문가들의 강좌를 모아 체계적인 커리큘럼을 구성하였고 단원에 대한 실습 파트도 함께 제공하기 때문에
본 강좌를 성실히 수강하신다면 텍스트 분류를 위한 기본적인 기술은 습득하실 수 있을 것입니다. 

어떤 내용을 배우는지
살펴봅시다

#1. 텍스트 분류를 학습하기 위해 우선적으로 분류분석 전반에 대해 학습하고,
     대표적인 기법인 감성 분석에 대해 개념을 학습하고 실습을 통해 내용을 이해할 수 있도록 합니다. 

#2. 텍스트 분류를 위한 기본 원리가 되는 나이브 베이즈와 SVM에 대해 설명합니다.
그리고 RNN, LSTM 등을 이용하여 실습을 함께 실행해봅니다.