Natural Language Processing with PyTorch
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    • 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
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  • Hello 파이토치
    • 딥러닝을 시작하기 전에
    • 설치 방법
    • 짧은 튜토리얼
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    • 듀얼리티를 활용한 지도학습
    • 듀얼리티를 활용한 비지도학습
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Hello 파이토치

Previous마치며Next딥러닝을 시작하기 전에

Last updated 5 years ago

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오늘날 딥러닝 연구자 및 개발자들은 파이토치(PyTorch)와 같은 딥러닝 프레임워크를 통해서 쉽게 딥러닝을 구현하고 연구할 수 있게 되었습니다. 이 프레임워크들은 대부분 미분을 자동으로 수행하여, 경사 기반 최적화(gradient-based optimization) 기법을 통한 최적화를 편리하게 이용할 수 있게 합니다. 딥러닝 전문가가 되고자 한다면 이러한 프레임 워크들을 자유자재로 다룰 수 있어야 합니다. 이 책은 자연어 처리에 대해 깊이 있게 다루고자 하며, 따라서 자세한 파이토치 사용 방법은 설명하지 않습니다. 3장에서는 간단한 파이토치에 대한 소개와 짧은 예제만을 다룹니다. 파이토치는 공식 문서가 워낙 훌륭하게 만들어져 있으므로, 파이토치 공식 문서 및 그곳에서의 튜토리얼을 참고하면 훨씬 수월하게 파이토치에 익숙해질 수 있을 것입니다.

Andrew Ng