Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/natural-language-processing-tensorflow
최근에 Coursera에서 제공하는 자연어 처리(NLP)에 관한 ‘TensorFlow에서의 자연어 처리(Natural Language Processing in TensorFlow)’ 과정을 수강했습니다. 이 과장은 소프트웨어 개발자들이 AI 기반 알고리즘을 구축하기 위해 필요한 필수적인 도구 사용법을 배울 수 있는 기회를 제공합니다.
이 과정은 deeplearning.ai TensorFlow 스페셜라이제이션의 세 번째 과정으로, 자연어 처리 시스템을 TensorFlow를 사용하여 구축하는 방법에 대해 배우게 됩니다. 과정에서는 텍스트를 처리하는 방법, 즉 토큰화 및 문장을 벡터로 표현하는 방법에 대해 배웁니다.
### 과정 개요
1. **텍스트 속 감정 분석**: 처음에 감정 분석을 위해 텍스트를 숫자 값으로 변환하는 방법인 토큰화에 대해 배우게 됩니다. TensorFlow의 Tokenizer와 pad_sequences API를 사용하여 네트워크 학습에 필요한 텍스트와 문장을 준비합니다.
2. **단어 임베딩**: 다음 단계에서는 단어를 임베딩하는 방법을 배우고, 벡터 공간에서 비슷한 의미를 가진 단어들이 비슷한 방향을 가지도록 조정하는 과정에 들어갑니다. 이 과정은 영화 리뷰를 기반으로 한 감정 분석 모델의 훈련을 포함합니다.
3. **시퀀스 모델**: 시퀀스에 따라 단어의 의미가 달라질 수 있는 점을 배웁니다. 예를 들어, ‘not fun’는 ‘fun’의 반대 의미를 가집니다. 따라서 여러 모델 포맷을 사용하여 문맥을 이해하는 데 초점을 맞췄습니다.
4. **문학적 시퀀스 모델**: 마지막으로, 여러분이 배운 NLP 지식을 바탕으로 시가 생성기를 만듭니다. 이 모델은 전통적인 아일랜드 노래의 가사를 사용해 학습되며, 새로운 시를 생성하는 데 활용할 수 있습니다.
이 과정은 이론적 내용뿐만 아니라 실제적인 프로그래밍 구현도 포함되어 있어서, 개발자들이 즉시 활용할 수 있는 높은 수준의 기술을 익힐 수 있도록 도와줍니다. 또한, TensorFlow에 대한 실전 경험을 쌓고 싶은 모든 이들에게 추천할 만한 가치가 있습니다.
이 과정을 통해 AI와 머신러닝에 대한 이해를 높이고, 실제 프로젝트와 관련된 경험을 쌓으실 수 있을 것입니다. 필요한 기초 지식이 있다면 더없이 훌륭한 선택이 될 것입니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/natural-language-processing-tensorflow