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0. 들어가면서 사실 자연어 처리에 관련 전반적인 초보자를 위한 글을 적기는 쉽지 않은 것 같다. 왜냐하면, 초보자 기준으로는 생각해 보겠다. 자연어 처리를 하기 위해선 기본적으로 머신러닝과 딥러닝에 대한 차이점부터 알아야 한다. 그 후에 관련 여러 모델들을 사용해 보면서 모델들의 장단점을 파악한 이후에 사용하고자 하는 목적에 맞게 선정을 할 수 있어야 한다. 그리고 모델에 input 값을 넣을 수 있도록 text data를 전 처리하는 방법도 알아야 한다. 뿐만 아니라 개념을 다 안다고 해도, tensorflow 사용법을 익히지 않는다면 사실 사용할 수가 없다. 사실 빠르게 기술 구현만 하면 되는 분들은 RNN, LSTM 같은 것들을 할 필요 없이 사전훈련모델인 bert만 알면 되는데, 어디서 부터 어..

0. 들어가면서 자연어처리, 즉 글자를 컴퓨터가 이해할 수 있게 만드는 것이다. CNN과 RNN의 차이도 모르고, 단 한번도 구현해 본 적이 없다면, 이곳은 오아시스 같은 해결책을 줄 수 있을 것이다. 시작해보자. 혹시나 텐서플로의 기초가 아닌 자연어 처리에 대한 전반적인 적용 알고리즘에 대해 알고 싶다면, 아래의 링크를 들어가 보자. han-py.tistory.com/249?category=942088 자연어처리 발전흐름(RNN에서 BERT) 1. RNN (Recurrent Neural Network) RNN이 왜나왔을까? 기존 신경망은 연속적인 시퀀스를 처리하기 어렵다. 따라서 입력의 순서가 중요한 분야인 자연어 처리, 음성인식, 주식, 날씨, 음악 같은 부분에서 한 han-py.tistory.com..