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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​
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​랜덤 변수와 확률 분포​
​쉬어가기: 몬티 홀 문제​
​기대값과 샘플링​
​Maximum Likelihood Estimation​
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​쉬어가기: MSE 손실 함수와 확률 분포 함수​
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​Hello 파이토치​
​딥러닝을 시작하기 전에​
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​짧은 튜토리얼​
​쉬어가기: 윈도우즈 개발 환경 구축​
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​전처리란​
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​시소러스를 활용한 단어 의미 파악​
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​쉬어가기: 멀티 레이블 분류​
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​자기회귀 속성과 Teacher Forcing 훈련 방법​
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​강화학습을 활용한 자연어 생성​
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​강화학습 기초​
​정책 기반 강화학습​
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​강화학습을 활용한 지도학습​
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​듀얼리티 활용​
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​듀얼리티를 활용한 지도학습​
​듀얼리티를 활용한 비지도학습​
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​NMT 시스템 구축​
​파이프라인​
​구글의 NMT​
​에딘버러 대학의 NMT​
​MS의 NMT​
​전이학습​
​전이학습이란?​
​기존의 사전 훈련 방식​
​ELMo​
​BERT​
​GPT-2​
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​참고문헌​
서문
딥러닝을 활용한 자연어 처리 개요
Last modified 3yr ago