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강의

Keras로 배우는 Machine Translation

고급기술 수준

업데이트됨 2024. 11.

Google 번역 같은 제품의 뒤에 있는 모델의 내부 작동 방식이 궁금하신가요?

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PythonArtificial Intelligence

4시간

16 동영상

58 연습 문제

4,950 XP

5,027

성취 증명서

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강의 설명

유럽 여행에 양언어 사전을 챙기거나, 외국어 숙제를 하려고 책상 위에 사전을 펼쳐 두던 시절은 지났습니다. 이제는 인터넷에 접속해 번역 서비스를 이용하면 도로 표지판의 의미를 빠르게 이해하고, 외국어로 인사하고 감사 인사를 전하는 방법도 금방 알 수 있어요. 이러한 번역 서비스 뒤에는 복잡한 Machine Translation 모델이 있습니다. 이 모델들이 어떻게 동작하는지 궁금하셨나요? 이번 강의에서는 Machine Translation 모델의 작동 원리를 직접 살펴봅니다. 강력한 Python 기반 딥러닝 라이브러리인 Keras를 사용해 번역 모델을 구현하고, 영어를 프랑스어로 번역하도록 모델을 학습시킨 뒤 성능을 높이는 기법들도 알아봅니다. 강의를 마치면 Machine Translation 모델을 깊이 있게 이해하고 그 가치를 더욱 높이 평가하게 되실 거예요!

선수 조건

Introduction to Deep Learning with Keras

1

Machine Translation 소개

이 장에서는 인코더-디코더 아키텍처가 무엇이며, 그것이 Machine Translation에 어떻게 사용되는지 알아봅니다. 또한 Gated Recurrent Unit(GRU)에 대해 배우고, GRU가 인코더-디코더 아키텍처에서 어떻게 활용되는지도 살펴봅니다.

기계 번역 소개

원-핫 벡터 이해하기

파트 1: to_categorical() 함수 살펴보기

파트 2: to_categorical() 함수 살펴보기

인코더-디코더 아키텍처

파트 1: 텍스트 뒤집기 모델 - 인코더

파트 2: 텍스트 뒤집기 모델 - 인코더

텍스트 뒤집기 모델 완성하기

순차 모델 이해하기

파트 1: GRU 모델 이해하기

2부: GRU 모델 이해하기

순차 모델 출력 이해하기

2

Keras로 인코더-디코더 모델 구현하기

이 장에서는 Keras 함수형 API로 인코더-디코더 모델을 구현합니다. 이 과정에서 RepeatVector와 TimeDistributed 같은 유용한 Keras 레이어도 함께 익혀 봅니다.

인코더 구현하기

1단계: 데이터셋 탐색

파트 2: 데이터셋 탐색

인코더 정의하기

디코더 구현하기

RepeatVector 레이어 이해하기

RepeatVector 레이어 출력의 형태

디코더 정의하기

Dense와 TimeDistributed 레이어

파트 1: 놀라운 상품에 도전하세요

2부: 게임을 조금 더 진행해 봅시다

전체 인코더-디코더 모델 구현하기

파트 1: 전체 모델 정의하기

파트 2: 전체 모델 정의하기

3

학습과 번역 생성

이 장에서는 앞에서 정의한 모델을 학습하고, 잘 학습된 모델을 사용해 번역을 생성합니다. 우리 모델이 문장 번역을 꽤 잘 해내는 모습을 확인하실 수 있어요.

파트 1: 데이터 전처리

Keras로 문장 토크나이즈하기

Tokenizer로 어휘 수 제어하기

파트 2: 데이터 전처리

특수 토큰 추가하기

문장 패딩하기

문장 뒤집기

NMT 모델 학습하기

모델 학습하기

훈련/검증 세트로 데이터 나누기

검증을 포함한 모델 학습

NMT로 번역 생성하기

Part 1: 보물 찾기

Part 2: 보물 찾기

영어-프랑스어 번역 생성하기

4

Teacher Forcing과 단어 임베딩

이 장에서는 번역 모델을 더 빠르고 더 잘 학습하도록 돕는 Teacher Forcing 기법을 배웁니다. 그리고 단어 임베딩을 활용해 모델 성능을 한층 더 향상시키는 방법을 알아봅니다.

Teacher Forcing 소개

Teacher Forcing 모델 레이어 정의하기

Teacher Forcing 모델 정의하기

데이터 전처리

Teacher Forcing으로 모델 학습하기

모델 학습하기

훈련 데이터와 검증 데이터 나누기

검증과 함께 모델 학습하기

모델에서 번역 생성하기

추론 모델의 디코더 정의하기

학습 모델과 추론 모델 간의 연결

번역 생성하기

Machine translation에 word embedding 활용하기

단어 벡터 유사도 측정하기

임베딩 모델 정의하기

Word embedding 기반 모델 학습

마무리와 최종 대결

Keras로 배우는 Machine Translation

강의
완료

수료증 획득

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