Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/classification-vector-spaces-in-nlp
자연어 처리 소개
최근 몇 년 간 자연어 처리(NLP)는 인공지능(AI) 분야에서 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces’ 과정을 리뷰하고 추천해 드리고자 합니다.
과정 개요
이 과정은 자연어 처리 전문화의 첫 번째 강의로, 여러분은 다음과 같은 내용을 배우게 됩니다:
- 로지스틱 회귀를 사용한 트위터 감정 분석
- 단어 간의 관계를 발견하는 벡터 공간 모델 활용 및 차원 축소 기법인 PCA를 사용한 시각화
- 미리 계산된 단어 임베딩 및 지역 민감 해싱을 사용하여 영어에서 프랑스어로 번역하는 간단한 알고리즘 작성
강의 내용
이 과정은 다음과 같은 주제로 구성되어 있습니다:
- 로지스틱 회귀를 이용한 감정 분석
텍스트에서 특징을 추출하여 숫자 벡터로 변환하는 방법을 배우고, 이 벡터를 사용하여 트위터를 위한 이진 분류기를 구축합니다.
- 나이브 베이즈를 이용한 감정 분석
조건부 확률에 대한 베이즈의 이론을 배우고 이를 바탕으로 나이브 베이즈 트위터 분류기를 구축하는 과정을 거칩니다.
- 벡터 공간 모델
벡터 공간 모델은 단어 간의 의미와 관계를 반영합니다. 여러분은 단어 간 의존성을 캡처하는 단어 벡터를 생성하고, PCA를 사용해 두 차원에서 이 관계를 시각화하는 방법을 배웁니다.
- 기계 번역 및 문서 검색
단어 벡터를 변형하고 이를 지역 민감 해싱을 통해 하위 집합으로 할당하여 기계 번역과 문서 검색을 수행하는 방법을 배웁니다.
추천 이유
이 과정은 자연어 처리를 배우고자 하는 초보자에게 아주 훌륭한 출발점이 됩니다. 이론과 실습이 잘 결합되어 있어 실제로 바로 적용할 수 있는 기술을 습득할 수 있습니다. 또한, 코스 내에서 다양한 툴과 기법을 실험하게 되어, 더욱 깊이 있는 이해를 할 수 있습니다.
결론
전반적으로 ‘Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces’ 과정은 실무에 유용한 지식을 제공하며, 자연어 처리 기술을 입문하고자 하는 분들에게 강력히 추천합니다. 이 과정을 통해 기계 학습과 NLP의 기초를 다지고, 더욱 발전된 과정들로 나아갈 수 있는 기틀을 마련해 보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/classification-vector-spaces-in-nlp