이 강의들을 수강한 후, 전문적인 시각화와 대시보드를 자신 있게 만들 수 있게 되었습니다
Shoebur Rahman구매 담당자, Giz Bangladesh
강의 설명
NLP 업계 표준, spaCy를 만나보세요
이 강의에서는 빠르게 성장하며 업계 표준으로 자리 잡은 라이브러리인 spaCy를 사용해 토큰화, 문장 분류, 구문 분석, 개체명 인식 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행하는 방법을 배웁니다. spaCy는 폭넓은 자연어 처리 작업 전반에서 강력하고 사용하기 쉬우며 실제 서비스에 바로 적용할 수 있는 특성을 제공합니다.spaCy의 핵심 기능 익히기
먼저 spaCy의 핵심 기능을 익히고, 이를 활용해 텍스트를 파싱하고 비정형 데이터에서 정보를 추출하는 방법을 배우게 됩니다. 그런 다음 Doc, Span, Token과 같은 spaCy 클래스를 다루고, 단어 벡터를 계산하고 의미적 유사성을 예측하는 데 다양한 spaCy 구성 요소를 활용하는 방법을 배웁니다.spaCy 모델을 학습시키고 패턴 매칭을 알아보세요
비정형 데이터에서 주어진 용어와 구문을 추출할 수 있도록 EntityRuler, Matcher, PhraseMatcher를 사용해 단순한 매칭 패턴부터 복잡한 패턴까지 작성하는 실습 문제를 풀어봅니다. 또한 사용자 지정 파이프라인 구성 요소를 만들고 학습/평가 데이터를 생성하는 방법도 배우게 됩니다. 이어서 spaCy 모델을 학습시키는 방법과 추론에 활용하는 방법을 깊이 있게 알아봅니다. 강의 전반에 걸쳐 실제 사례를 다루며, 자신의 NLP 프로젝트에서 spaCy를 활용하는 방법에 대한 이해를 탄탄히 다질 수 있습니다.선수 과목
커리큘럼
강의 개요
1
NLP와 spaCy 소개
이 장에서는 NLP와 그 활용 사례(개체명 인식, AI 기반 챗봇 등)를 소개합니다. 강력한 spaCy 라이브러리를 사용해 토큰화, 문장 구분, 품사 태깅, 개체명 인식 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행하는 방법을 배웁니다.
2
spaCy의 언어 주석과 단어 벡터
언어적 특성, 단어 벡터, 의미 유사도, 유추, 단어 벡터 연산을 학습합니다. 이 장에서는 spaCy를 사용해 단어 벡터를 추출하고, 특정 주제와 관련된 텍스트를 분류하며, 코퍼스나 spaCy 모델의 어휘에서 주어진 단어와 의미적으로 유사한 용어를 찾는 방법을 알아봅니다.
3
spaCy로 하는 데이터 분석
spaCy 파이프라인 구성 요소를 익히고, 구성 요소를 추가하는 방법과 NLP 파이프라인을 분석하는 방법을 배웁니다. 또한 spaCy의 EntityRuler, Matcher, PhraseMatcher 클래스와 Python의 RegEx 패키지를 활용한 규칙 기반 정보 추출의 다양한 접근법도 살펴봅니다.
4
spaCy 모델 커스터마이징
실제 환경에서 spaCy 모델이 실패할 수 있는 다양한 사례를 살펴보고, 모델 성능을 개선하기 위한 추가 학습 방법을 배웁니다. spaCy 학습 절차를 소개하고, 기존 spaCy 모델을 추가 학습하거나 처음부터 학습하는 방법, 그리고 추론 시점에서 모델을 평가하는 방법을 이해합니다.
spaCy로 배우는 자연어 처리
강의
완료
