품목정보
발행일	2023년 05월 29일
쪽수, 무게, 크기	316쪽 \| 714g \| 18323518mm
ISBN13	9791140704521

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#챗GPT

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1장 코랩 시작하기 LESSON OT 들어가며 LESSON 01 코랩 실행하기 ____1 주석 ____2 단축키 LESSON 02 코랩에서 실습 코드 열기 ____1 코랩 테마 2장 파이썬에서 문자열 다루기 LESSON OT 들어가며 LESSON 01 문자열 실습 전에 LESSON 02 문자열 실습 ____1 문자열 표현 ____2 오류 처리 ____3 표현 방법 + 오류 처리 LESSON O3 문자열을 다루는 여러 방법 ____1 변수 ____2 인덱싱 ____3 슬라이싱 ____4 문자열의 길이, 단어 수 ____5 문자열 함수 ____6 반복 ____7 함수 ____8 문자열 내장 메서드 목록 3장 라이브러리 다루기 LESSON OT 들어가며 LESSON 01 판다스 ____1 데이터 프레임과 시리즈 이해하기 ____2 str 접근자로 문자열 다루기 LESSON 02 넘파이 ____1 넘파이 배열 이해하기 ____2 맷플롯립으로 넘파이 배열 시각화하기 4장 단어 가방 모형과 TF-IDF LESSON OT 들어가며 LESSON 01 단어 가방 모형 ____1 단어 가방 모형을 만드는 방법 ____2 단어 가방 모형 만들기 ____3 n-gram: 앞뒤 단어 묶어서 사용 ____4 min_df와 max_df: 빈도수 설정 ____5 max_features: 학습 단어 개수 제한 ____6 stop_words: 불용어 제거 ____7 analyzer: 문자, 단어 단위 설정 LESSON 02 TF-IDF ____1 TF-IDF 가중치를 적용하는 방법 5장 연합뉴스 타이틀 주제 분류 LESSON OT 들어가며 LESSON 01 데이터 선택하기 LESSON 02 분류 과정 LESSON 03 분류를 위한 기본 설정 ____1 라이브러리 불러오기 ____2 시각화를 위한 폰트 설정 LESSON 04 데이터 불러오기 LESSON 05 데이터 전처리하기 ____1 데이터 전처리를 위한 데이터 병합 ____2 정답값 빈도수 확인 ____3 문자 길이 확인 ____4 맷플롯립과 시본을 이용해 히스토그램으로 시각화 ____5 주제별 글자와 단어의 빈도 확인 LESSON 06 문자 전처리하기 ____1 숫자 제거 ____2 영문자는 모두 소문자로 변경 ____3 형태소 분석기로 조사, 어미, 구두점 제거 ____4 불용어 제거 LESSON 07 학습, 시험 데이터 세트 분리하기 LESSON 08 단어 벡터화하기 LESSON 09 학습과 예측하기 ____1 랜덤 포레스트 분류기 ____2 교차 검증 ____3 학습 LESSON 10 답안지 불러오기 6장 국민청원 데이터 시각화와 분류 LESSON OT 들어가며 LESSON 01 분석 과정 LESSON 02 분석을 위한 기본 설정 ____1 라이브러리 불러오기 LESSON 03 판다스로 데이터 불러오기 ____1 구글 드라이브에 파일 다운로드 ____2 다운로드한 데이터 살펴보기 ____3 결측치가 있는지 확인하기 LESSON 04 판다스 데이터 분석과 시각화 ____1 답변 대상 청원 열 추가 ____2 청원 기간별 분석 ____3 청원 기간과 분야별 분석 ____4 시각화 LESSON 05 soynlp로 워드클라우드 그리기 ____1 라이브러리와 데이터 ____2 토큰화 ____3 텍스트 데이터 전처리 ____4 워드클라우드 그리기 ____5 명사만 추출해 시각화 LESSON 06 머신러닝으로 국민청원 데이터 이진 분류하기 ____1 지도학습과 데이터 세트 분리 ____2 이진 분류 대상 정하기 ____3 평균을 기준으로 투표수 예측하기 ____4 전처리하기 ____5 학습 세트와 시험 세트 만들기 ____6 단어 벡터화하기 ____7 TF-IDF 가중치 적용하기 ____8 LightGBM으로 학습시키기 ____9 평가하기 ____10 예측하기 ____11 예측 결과의 정확도 평가하기 7장 ‘120다산콜재단’ 토픽 모델링과 RNN, LSTM LESSON OT 들어가며 LESSON 01 분석 과정 LESSON 02 잠재 디리클레 할당으로 토픽 분류하기 ____1 라이브러리 설치 및 데이터 불러오기 ____2 단어 벡터화하기 ____3 잠재 디리클레 할당 적용하기 ____4 pyLDAvis를 통한 시각화하기 ____5 유사도 분석하기 LESSON 03 순환 신경망으로 텍스트 분류하기 ____1 라이브러리와 데이터 불러오기 ____2 학습/시험 데이터 세트 분리하기 ____3 레이블값을 행렬 형태로 만들기 ____4 벡터화하기 ____5 패딩하기 LESSON 04 모델 만들기 ____1 Bidirectional LSTM ____2 모델 컴파일하기 ____3 학습하기 ____4 예측하기 ____5 평가하기 8장 인프런 이벤트 댓글 분석 LESSON OT 들어가며 LESSON 01 분석 과정 LESSON 02 분석을 위한 기본 설정 ____1 라이브러리 불러오기 ____2 데이터 불러오기 LESSON 03 데이터 전처리 ____1 중복된 글 제거하기 ____2 소문자로 변환하기 LESSON 04 문자열 분리로 ‘관심강의’ 분리하기 LESSON 05 벡터화하기 LESSON 06 TF-IDF로 가중치를 주어 벡터화하기 LESSON 07 군집화하기 ____1 KMeans ____2 MiniBatchKMeans ____3 클러스터 예측 평가하기 ____4 실루엣 계수 분석하기 9장 ChatGPT를 사용한 문장 생성 자동화 LESSON OT 들어가며 LESSON 01 생성 모델의 개념 LESSON 02 생성 모델의 파라미터 크기와 종류 LESSON 03 ChatGPT 사용하기 LESSON 04 한국어 생성 서비스: 뤼튼

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누구나 쉽게 다양한 한국어 텍스트 데이터를 분석할 수 있다! 준비: 코랩 환경과 파이썬 기초 이 책의 예제와 프로젝트는 코랩에서 설치 없이, 클릭만으로 바로 실행할 수 있다. 본격적인 프로젝트를 시작하기 전에 텍스트 분석에 필요한 파이썬 기초 개념과 필수 파이썬 라이브러리인 판다스, 넘파이, 사이킷런의 기본 사용법을 살펴보면서, 텍스트 데이터 전처리 기능과 방법을 익힌다. 개념: 텍스트 분석 방법의 기본 개념 컴퓨터가 한국어를 어떻게 이해하는지, 텍스트 데이터를 어떻게 분석하는지 텍스트 분석 방법의 기본 개념을 이해한다. 그리고 머신러닝/딥러닝 라이브러리를 사용하기 위해 텍스트를 수치 형태의 데이터로 변환하는, 벡터화 방법으로 단어 가방 모형과 TF-IDF를 배운다. 프로젝트: 네 가지 실제 프로젝트 분석 네 가지 다른 한국어 데이터를 가지고 실제 프로젝트를 진행해본다. (1) 연합뉴스 타이틀 주제 분류 (2) 국민청원 텍스트 분석 (3) 120다산콜재단 데이터 토픽 모델링과 유사도 분석 (4) 인프런의 이벤트 댓글 텍스트 군집 분석 [지은이 서문] “사소한 텍스트 처리 방법을 배워 언제 거대 모델을 만들 수 있을까?” 초거대 모델의 엄청난 성능을 볼 때면 비교적 적은 데이터와 간단한 작업으로 무엇을 할 수 있을지 고민이 된다. 하지만 초거대 모델도 작은 시도에서 시작됐을 것이다. 최근 모델은 코드 한두 줄의 API만 있다면 이미지나 텍스트를 생성해 내거나 질문을 하면 마치 사람처럼 답변을 준다. 하지만 텍스트로 직접 작고 간단한 모델이라도 구현하려면 어디에서부터 시작해야 할지 난감하다. 텍스트 분석을 하며 다양한 도메인의 다양한 전공자들을 만나면서 어떻게 쉽게 기술과 내용을 전달할 수 있을지 고민했던 과정이 모여서 이 책이 되었다. 하루가 다르게 새로운 연구가 쏟아져 나오는 시기에 텍스트 분석의 기본을 익혀 보는 데 좋은 시작점이 되었으면 하는 바람이다. - 지은이 박조은 서문 중에서 “한국어 텍스트 분석 책이 없으면 영어 텍스트 분석하는 방법이랑 똑같이 하면서 글자만 한글로 바꾸면 되는 거 아닌가?” 하지만 처음 시작하는 사람은 한글이 깨져 보이면 ‘UTF-8 인코딩’이란 단어를 검색해야 하는 것을 모른다. 또한, 어떤 데이터로 시작해야 할지도 막막하고, 책이나 강의에서는 잘 돌아가는 코드가 내가 하면 에러가 나는 이유를 매번 누군가에게 물어보기도 어렵다. 누구나 그렇다. 아는 사람이 보면 아주 낮은 턱이라도 모르는 사람은 넘기가 어렵다. 이 책은 한국어로 된 다양한 텍스트를 다루면서, 데이터를 바꾸면서 달라지는 부분을 익히고, 같은 부분은 반복하면서 자연스럽게 넘파이, 판다스, 사이킷런을 익힐 수 있도록 고심해서 구성했다. 그런데도 3장에서 4장으로 넘어갈 때 난이도가 점프한다는 느낌을 받을 것이다. 하지만 6장을 넘어서면 드디어 2년 차 직장인처럼 “아! 비슷비슷하구나!” 하고 느낄 수 있기를 소망한다. 버전이 안 맞아서 안 되는 부분은 스스로 수정한 후 깃허브에 올려 보면 공부하는 데 도움이 많이 될 것이다. 잘 안 되어도 포기하지 말고 문의를 남겨 해결한 뒤 계속 공부하기를 바란다. 창의적인 부분에도 도전하면서 수동적 독자가 아닌 적극적 동반자로 함께하기를 바란다. 그 후에는 텍스트 분석의 방법이 딥러닝의 블랙박스를 밝히는 데도 도움이 될 것이다. - 지은이 송영숙 서문 중에서

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