ChatGPT/인공지능 (26) 썸네일형 리스트형 [ML] 머신 러닝에서 사용되는 11가지 확률 분포 함수 소개 ( 파이썬 ) 1. 소개 확률 함수는 머신 러닝에서 중요한 개념 중 하나로, 데이터의 확률적 관계를 모델링하는 데 사용됩니다. 확률 함수는 입력값에 대해 어떤 확률을 예측하거나, 데이터의 분포를 모델링하는 데 활용됩니다. 머신 러닝은 데이터로부터 패턴을 학습하는 기법으로, 데이터의 분포와 특성 사이의 관계를 이해하는 것이 중요합니다. 확률 함수는 이러한 관계를 고려하여 데이터에 대한 예측 또는 각 데이터 포인트의 확률을 계산하는 데 사용됩니다. 이 블로그 글에서는 확률 함수의 개념과 특성에 대해 소개하고, 대표적인 확률 함수들을 살펴볼 것입니다. 또한, 확률 함수를 이용한 머신 러닝 예시를 통해 실제 응용 사례도 살펴볼 것입니다. 확률 함수를 잘 이해하고 활용하는 것은 머신 러닝 모델의 성능을 향상시키고, 데이터에 대.. [자연어처리] POS Tagging을 위한 Transformer 모델 구현하기 들어가며 자연어 처리란? 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 분야입니다. 자연어 처리 기술은 인간과 기계 간의 의사소통을 가능하게 하며, 다양한 분야에서 활용됩니다. POS Tagging이란? POS(Part-of-Speech) Tagging은 문장 내의 각 단어가 어떤 품사(noun, verb, adjective, adverb, etc.)에 해당하는지를 태깅하는 작업입니다. 이 작업은 문장을 이해하고 해석하는 데 매우 중요합니다. Transformer 모델이란? Transformer 모델은 딥러닝에서 자연어 처리 분야에서 최근에 많이 사용되는 모델 중 하나입니다. Transformer 모델은 기존의 RNN(R.. [자연어처리] 케라스와 NLTK를 사용한 양방향 LSTM을 이용한 품사 태깅 이 코드는 양방향 LSTM 신경망을 사용하여 품사 태깅 모델을 학습하고 평가하는 파이썬 스크립트입니다. 스크립트는 NLTK 라이브러리에서 Treebank 말뭉치를 다운로드하고, 데이터를 전처리하며, Keras를 사용하여 모델 아키텍처를 정의하고, 모델을 학습하고 평가합니다. 배경 품사 태깅은 자연어 처리에서 중요한 작업 중 하나로, 문장 내 각 단어에 대한 품사 태그(명사, 동사, 형용사 등)를 할당하는 작업입니다. LSTM 신경망은 순차 데이터를 처리하는 데 유용한 재귀 신경망의 일종입니다. 양방향 LSTM은 입력 시퀀스를 앞뒤 양방향으로 처리하여, 과거와 미래의 입력에서도 문맥 정보를 파악할 수 있는 모델입니다. Treebank 말뭉치는 품사 태깅 모델을 학습하고 평가하는 데 많이 사용되는 데이터셋으.. [자연어처리] 파이썬으로 CRF를 이용한 품사 태깅 구현하기 들어가며 본 포스트에서는 파이썬을 사용하여 조건부 랜덤 필드(Conditional Random Fields, CRF) 모델을 구현하여 품사 태깅(Part-of-Speech Tagging) 문제를 해결하는 방법에 대해 다루고자 합니다. 자연어 처리 분야에서 품사 태깅은 매우 중요한 작업 중 하나입니다. 이를 통해 문장의 구조를 파악하거나 문맥에 따른 단어의 의미를 구분하는 등의 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 포스트에서는 먼저 사용할 데이터셋과 CRF 모델의 개념에 대해 간략하게 소개한 후, 주요 코드 분석과 함께 구현 방법을 자세히 설명하겠습니다. 해당 코드는 nltk와 sklearn_crfsuite 라이브러리를 사용하며, Python 3.7 버전에서 작성되었습니다. 데이터셋 소개 본 포스트에서는.. [자연어처리] Python을 활용한 POS 태깅 모델링: Hidden Markov Model 학습 방법 소개 본 포스팅에서는 Python의 Natural Language Toolkit (nltk) 라이브러리를 사용하여 Hidden Markov Model (HMM)을 학습하고, POS 태그를 예측하는 방법을 다룹니다. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인공지능 분야에서 가장 활발하게 연구되고 있는 분야 중 하나입니다. 이는 인간이 사용하는 자연어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술을 개발하는 것을 목적으로 합니다. POS 태깅은 NLP 분야에서 가장 기본적인 작업 중 하나이며, 이를 통해 문장 내 각 단어가 어떤 품사로 사용되는지를 파악할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 Treebank corpus를 사용하여 HMM 모델을 학습하고, 이를 사용하여 주어진 .. [자연어처리][PYTHON] Peter Norvig의 베이지안 스펠링 체커 1. 서론 1.1 베이지안 추론 모델에 대한 간단한 소개 베이지안 추론은 확률 이론과 통계학에 기반한 추론 방법으로, 사전 정보를 통해 사후 확률을 업데이트하는 방식을 사용합니다. 베이지안 추론은 다양한 분야에서 응용되며, 자연어 처리에서도 중요한 역할을 합니다. 1.2 철자 교정 문제에 대한 설명 철자 교정은 텍스트에서 철자 오류를 찾아 올바른 단어로 교정하는 과정입니다. 철자 교정 알고리즘은 자연어 처리 및 기계 학습에서 중요한 연구 주제로, 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다. 이러한 철자 교정 문제를 해결하기 위해 베이지안 추론 모델을 사용할 수 있습니다. 2. Peter Norvig의 베이지안 스펠링 체커 2.1 코드 소개 Peter Norvig의 베이지안 스펠링 체커는 파이썬으로 작성된 간단하고.. [자연어처리][PYTHON] 통계기반 품사 태깅 통계 기반 접근법이란? 자연어 처리 분야에서는 대량의 텍스트 데이터를 이용하여 자연어를 처리하는 방법으로, 통계 기반 접근법과 딥 러닝 기반 접근법이 주로 사용됩니다. 이번 포스트에서는 통계 기반 접근법에 대해 다뤄보도록 하겠습니다. 통계 기반 접근법의 개념과 특징 통계 기반 접근법은 대량의 텍스트 데이터를 이용하여 단어나 문장의 확률 모델을 구축하고, 이를 바탕으로 자연어를 처리하는 방법입니다. 이 방법은 주어진 데이터로부터 단어와 단어 간의 관계를 파악하고, 문장의 구조를 이해할 수 있도록 합니다. 통계 기반 접근법은 다음과 같은 특징을 가집니다. 텍스트 데이터 기반: 통계 기반 접근법은 대량의 텍스트 데이터를 기반으로 합니다. 따라서, 입력 데이터에 대한 사전 지식이 필요하지 않으며, 데이터만 있다.. [자연어처리][PYTHON] 규칙기반 품사 태깅 1. 규칙기반 품사 태깅이란? 컴퓨터가 자연어를 이해하고 분석할 수 있도록 하는 자연어 처리 기술 중 하나인 품사 태깅은 문장에 포함된 각 단어에 대해 그 단어의 품사를 판별하는 작업입니다. 이러한 품사 태깅 작업을 수행하는 방법에는 여러 가지가 있지만, 그 중에서도 규칙기반 품사 태깅은 가장 전통적이고 기본적인 방법입니다. 규칙기반 품사 태깅은 문장의 구성과 문법 규칙을 기반으로 각 단어의 품사를 결정하는 방법입니다. 즉, 미리 정의된 문법 규칙을 사용하여 입력 문장을 구문 분석하고, 각 단어의 품사를 판별하는 방식입니다. 이러한 방법은 사람이 직접 문법 규칙을 정의하고 규칙에 따라 품사 태깅을 수행하기 때문에, 일정 수준의 정확성을 보장할 수 있습니다. 하지만 규칙기반 품사 태깅 방법은 문법 규칙을 .. 이전 1 2 3 4 다음
