딥러닝7 [서평] 처음 배우는 딥러닝 챗봇 #챗봇엔진 #딥러닝 #파이썬 #NLP #REST #카카오톡_연동 #의도모델 #비대면 #챗봇상담 #챗봇개발 #딥러닝구현 #챗봇마케팅 처음 배우는 딥러닝 챗봇 이제 딥러닝 개발은 정말 쉬워졌다. 어떠한 마케터라도 파이썬 코딩의 기본만 알아도 챗봇 구현이 가능해지다니...! 정말 스스로 뭐든지 할 수 있는 세상이다. 그만큼 개발에 필요한 기본 언어 정도는 알아야 마케터의 세상이 넓어진다. 파이썬의 기본 문법을 알고, 어느 정도 프로그래밍을 할 수만 있다면 마케터의 능력치는 몇십 배로 상승한다. 이 책을 따라가다 보면, 자연어 처리(NLP) 기본적인 모델을 불러와서 데이터 전처리 기초 과정을 거친다. 그 다음, 주변에서 쉽게 발견할 수 있는 데이터 세트로 학습시킨 후, 자신만의 색깔 있는 AI 애플리케이션을 만.. 2021. 10. 24. [서평] 데이터 과학을 위한 통계 #데이터과학 #통계핵심 #데이터분석 #머신러닝통계 #통계추천 작년부터 인공지능과 딥러닝을 공부하면서 통계 기초가 정말 중요하다는 것을 절감했다. 데이터 분석과 머신러닝, 더 나아가 딥러닝을 하기 위해서는 통계의 핵심 내용을 이해해야 그다음 단계로 나아갈 수 있기 때문이다. 특히, 모두의연구소 인공지능혁신학교 AIFFEL 졸업하고 퍼실로 학생들을 코칭하는 입장이 되어보니 더 절실할 수밖에 없었다. 근데, 생각보다 데이터 과학에 정말 필요한 부분만 추려서 핵심 개념을 이해하기 쉽게 정리된 책을 찾기 어려웠다. 최근에 출간된 '데이터 과학을 위한 통계'는 정말 최고의 책이라고 추천할 수 있다. 캐글 대회라도 나갈 때 가장 기본 중 기본이라 할 수 있는 '탐색적 데이터 분석(EDA, Exploratory Dat.. 2021. 5. 24. [E-19] BERT로 영화리뷰 감성분류하기 Opening ★ 기존의 LSTM과 비교해서 BERT가 어떤 점에서 다른지 함께 토론해 봅시다. [예시 답안] 1. BERT(Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding)란? 구글에서 개발한 NLP(자연어 처리) Pre-trained(사전 훈련) 기술이며, 특정 분야에 국한된 기술이 아니라 모든 자연어 처리 분야에서 좋은 성능을 내는 범용 Language Model입니다. 11개 이상의 자연어처리 과제에서 BERT가 최첨단 성능을 발휘한다고 하지만 그 이유는 잘 알려져 있지 않다고 합니다. 하지만 BERT는 지금까지 자연어 처리에 활용하였던 앙상블 모델보다 더 좋은 성능을 내고 있어서 많은 관심을 받고 있는 언어 모.. 2021. 3. 16. [E-18] 문자를 읽을 수 있는 딥러닝 Opening OCR 기술을 일상에서 얼마나 많이 사용하고 있나요? 주변에 OCR을 활용해서 우리의 삶을 편리하게 해주는 서비스를 찾아서 그 목록을 리스트 해봅시다. 어떤 서비스가 가장 성능이 좋은지도 토론해 봅시다. [예시 답안] Microsoft OfficeLens(평점 4.7, 천만이상 다운로드) Voyagerx vflat(평점 4.5, 백만이상 다운로드) Adobe Scan (평점 4.7, 천만이상 다운로드) Naver CLOVA OCR 등 Check-up 항목 최근에 많이 활용되고 있는 여러가지 OCR 기능을 간단히 활용하고 비교해 봅시다. [예시 답안] 아래 3가지 OCR 기능의 특장점 및 주로 사용하기에 좋은 사례를 생각해 봅시다. Google OCR API keras-ocr Tesserac.. 2021. 3. 11. [E-14] 폐렴아 기다려라! Opening 의료 영상 분석을 하기에 앞서 일반 영상과 달리 의료 영상이 가지는 특성에 대해서 찾아보고 설명해 봅시다. [예시 답안] light source에 따른 다양한 의료 영상 데이터 종류 가시광선을 이용한 의료 영상: 내시경(Endoscopy), 현미경(Microscopy) 방사선을 이용한 의료 영상: X-ray, CT(Computed Tomography), PET(Positron Emmision Tomography) 자기장을 이용한 의료 영상: MRI(Magnetic Resonance image) 人Co BLOG :: 의료 영상 분석의 개요 人Co BLOG :: 의료 영상 분석의 개요 Posted at 2020/09/27 18:26 Filed under 지식관리 4차 산업혁명 시대에서 인공지능.. 2021. 2. 25. [E-13] 어제 오른 내 주식, 과연 내일은? Opening 미래 예측 시나리오에서 과거 정보를 활용하여 미래를 예측하는 "시계열 데이터"가 갖는 의미를 생각해 봅시다. 코로나가 촉발된 2020년 2월 이전과 이후로 급변하는 시점에 시계열 데이터 분석은 어떤 관점으로 하면 좋을까요? [예시 답안] 코로나로 인해서 다양한 산업들의 희비가 엇갈리고 있습니다. 기업들이 작년도 실적(과거 데이터)를 기반으로 미래를 예측하는 것이 더욱 불투명해지고 있는 환경입니다. 이런 상황에서는 내부 데이터 보다는 외부 데이터(관련 산업의 추이 변화, 글로벌 시장 동향, 소비자 감성 지수 등) 양상을 반영해서 데이터를 분석하는 관점이 필요하다고 생각합니다. Check-up 항목 시계열 데이터에서 stationary(정상성)과 Non-stationary(비정상성)에 대해서 .. 2021. 2. 22. 이전 1 2 다음
