딥러닝 강의 중 마지막 단원인 언어지능에 대해서 김중헌 교수님께서 강의를 해주셨는데 교수님 재밌는 입담, 강의력 덕분에 몰입하면서 강의를 들을 수 있어서 좋았습니다. 이번 포스팅에서는 앞부분 기본 개념 복습 다음 포스팅은 실습 내용 복습, 마지막 포스팅은 딥러닝 종류 총 복습을 해보겠습니다 1.
TF-IDF Term-Frequency(TF - 단어 빈도) : 문서 내에서 특정 단어가 얼마나 자주 등장하는지를 나타냅니다. kt에이블 수업에서는 Martin Luther Kin 목사님의 연설문을 예시를 통해 설명을 해주셨는데 여기에서 TF는 America, brother, dream 기타 등등16가지의 키워드가 선택되었음을 알 수 있었습니다 Inverse Document Frequency(IDF - 역문서 빈도) : 여러 문서에서 단어가 얼마나 자주 등장하는지를 나타냅니다. # 이해를 돕기 위한 예시 코드(실습 때 사용x) !pip install scikit-learn from sklea...
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원문 링크 : KT_에이블_스쿨 언어지능 딥러닝 강의 정리 (1/2)
