Natural Language Processing with PyTorch
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  • 서문
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  • 딥러닝을 활용한 자연어 처리 개요
    • 자연어 처리란 무엇일까?
    • 딥러닝 소개
    • 왜 자연어 처리는 어려울까?
    • 무엇이 한국어 자연어 처리를 더욱 어렵게 만들까?
    • 자연어 처리의 최근 추세
  • 기초 수학
    • 서문
    • 랜덤 변수와 확률 분포
    • 쉬어가기: 몬티 홀 문제
    • 기대값과 샘플링
    • Maximum Likelihood Estimation
    • 정보 이론
    • 쉬어가기: MSE 손실 함수와 확률 분포 함수
    • 마치며
  • Hello 파이토치
    • 딥러닝을 시작하기 전에
    • 설치 방법
    • 짧은 튜토리얼
    • 쉬어가기: 윈도우즈 개발 환경 구축
  • 전처리
    • 전처리란
    • 코퍼스 수집
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    • 성능 평가
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    • 들어가며
    • 강화학습 기초
    • 정책 기반 강화학습
    • 자연어 생성에 강화학습 적용하기
    • 강화학습을 활용한 지도학습
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    • 마치며
  • 듀얼리티 활용
    • 들어가며
    • 듀얼리티를 활용한 지도학습
    • 듀얼리티를 활용한 비지도학습
    • 쉬어가기: Back-translation을 재해석하기
    • 마치며
  • NMT 시스템 구축
    • 파이프라인
    • 구글의 NMT
    • 에딘버러 대학의 NMT
    • MS의 NMT
  • 전이학습
    • 전이학습이란?
    • 기존의 사전 훈련 방식
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    • 마치며
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  1. 기초 수학

기대값과 샘플링

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김기현의 자연어 처리 딥러닝 캠프