묻고 답해요

코랩에서 실행이 안됩니다

미해결

예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with TensorFlow - RNN부터 BERT까지

코랩에서 import gluonnlp as nlp을 실행하면 자꾸 이렇게 뜨는데 해결방법이 있을까요??

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CRAFT에 대해서 질문드립니다.

미해결

차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원

Karas CRAFT로 한글 문장을 학습할 때 학습이 제대로 진행이 될까요 ??

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Neural Style Transfer 강의자료 공유

미해결

차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원

Neural Style Transfer에 해당되는 강의자료 공유 부탁드립니다. 감사합니다. tae.park0302@gmaili.com

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bert를 이용해서 ocr 시스템을 만들려면 어떻게 해야 할까요 ?

미해결

예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with TensorFlow - RNN부터 BERT까지

easyocr을 이용해서 text영역을 detect한 후에,detect된 이미지를 768 dimension으로 trocr("ddobokki/ko-trocr")을 pretrained model로 해서 개발하려면 어떻게 해야 하나요 ? 아님 더 좋은 방법 있으면 조언 부탁드립니다.

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소스코드 실행 시 에러

미해결

예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with TensorFlow - RNN부터 BERT까지

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. from nltk.util import pad_sequence from nltk.util import bigrams from nltk.util import ngrams from nltk.util import everygrams from nltk.lm.preprocessing import pad_both_ends from nltk.lm.preprocessing import flatten 위 구문 실행 시, 아래와 같은 에러가 뜹니다. ------------------------------------------------------------------------ --------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-5-db6c290979e8> in <cell line: 5>() 3 from nltk.util import ngrams 4 from nltk.util import everygrams ----> 5 from nltk.lm.preprocessing import pad_both_ends 6 from nltk.lm.preprocessing import flatten /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/nltk/lm/counter.py in <module> 13 from __future__ import unicode_literals 14 ---> 15 from collections import Sequence, defaultdict 16 17 from six import string_types ImportError: cannot import name 'Sequence' from 'collections' (/usr/lib/python3.10/collections/__init__.py) --------------------------------------------------------------------------- NOTE: If your import is failing due to a missing package, you can manually install dependencies using either !pip or !apt. To view examples of installing some common dependencies, click the "Open Examples" button below. ---------------------------------------------------------------------------

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한국어 텍스트 분석과 영어 텍스트 분석의 차이

미해결

[NLP] IMDB 영화리뷰 감정 분석을 통한 파이썬 텍스트 분석과 자연어 처리

안녕하세요.. 한국어 분석과 영어 분석의 차이중 라이브러리를 달리 사용하는 거 말고 파이썬에서의 코드의 차이점이 있나요?

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코랩 실습 링크 파일 다시 올려주시면 안되나요?

미해결

[NLP] IMDB 영화리뷰 감정 분석을 통한 파이썬 텍스트 분석과 자연어 처리

파트별 해당 링크를 클릭하면 전부 오류가 나요.. part1은 다른 분이 질문해주셔서 링크걸어 코랩으로 들어갔는데 다른강의들은 없어서요.. part별로 코랩 링크 다시 부탁드려요

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N-gram_example

미해결

예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with TensorFlow - RNN부터 BERT까지

colab에서 from nltk.lm.preprocessing import pad_both_ends from nltk.lm.preprocessing import flatten 이 두개가 import가 되지 않는데 해결방법이 있을까요? ImportError: cannot import name 'Sequence' from 'collections' (/usr/lib/python3.10/collections/__init__.py)

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craft와 crnn의 사이 연결관계에 대해서

미해결

차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원

craft에서 여러글자를 하나의 단어로 인식하는것이 맞는 것인가요 번호판 커스텀 데이터를 보면 bbox 와 하나의 라벨링이 있는데 해당 라벨링에 여러 단어가 들어가있습니다. 그래서 추측하기에 원래 기본적으로 하나의 단에 하나의 bbox가 있는것인데 이번 강의에서 여러 단어를 하나의 단어로 인식하는 방식이 맞는 것인지 궁금합니다. 아니면 라벨링은 무시하는 데이터 입니까? 아니면 craft가 문자 인식에 탁월한 detection model이지만, 이를 글자가 아니라 애초에 번호판 박스를 인식하는데에 쓰는 것인가요? 그리고 해당 bbox를 통해 전체 이미지중 해당 되는 img를 잘라서 crnn이 받아서 글자를 recognize 하는 것이 맞는것 인지 궁금합니다

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강의 자료는 어디서 받을 수 있나요?

미해결

[NLP] IMDB 영화리뷰 감정 분석을 통한 파이썬 텍스트 분석과 자연어 처리

안녕하세요, 해당 강의 수강 중인 학생입니다. 강의 자료는 어디서 확인할 수 있나요?

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BERT를 이용한 텍스트 분류에서 다중분류라면 어떻게 해야할까요?

해결됨

예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with TensorFlow - RNN부터 BERT까지

보여주신 두 개의 예가 모두 이진 분류 문제라서 질문드려 봅니다. AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE batch_size = 32 class_names = ['neg', 'pos'] # train 데이터셋 준비 df_train_target = df_train.pop('labels') train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((df_train.values, df_train_target.values)) raw_train_ds = train_dataset.shuffle(len(df_train)).batch(batch_size) train_ds = raw_train_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE) # validation 데이터셋 준비 df_valid_target = df_valid.pop('labels') valid_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((df_valid.values, df_valid_target.values)) valid_ds = valid_dataset.shuffle(len(df_valid)).batch(batch_size) valid_ds = valid_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE) # test 데이터셋 df_test_target = df_test.pop('labels') test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((df_test.values, df_test_target.values)) test_ds = test_dataset.shuffle(len(df_test)).batch(batch_size) test_ds = test_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE) 여기서 class_names를 class수 에 맞게 변경하고 net = tf.keras.layers.Dense(1, activation=None, name='classifier')(net) Fine Tuning시 Dense Layer를 class수에 맞게 변경 하고... < 여기서 activation은 이진 분류 문제임에도 sigmoid가 아니라 None인데, 그럴경우 linear로 되는 것으로 알고있습니다. 다중분류 문제 분류를 할 때도 None으로 설정하면 될까요? > def print_my_examples(inputs, results): result_for_printing = \ [f'input: {inputs[i]:<30} : score: {results[i][0]:.6f}' for i in range(len(inputs))] print(*result_for_printing, sep='\n') print() examples = [ 'this is such an amazing movie!', # this is the same sentence tried earlier 'The movie was great!', 'The movie was meh.', 'The movie was okish.', 'The movie was terrible...' ] reloaded_results = tf.sigmoid(reloaded_model(tf.constant(examples))) original_results = tf.sigmoid(classifier_model(tf.constant(examples))) print('Results from the saved model:') print_my_examples(examples, reloaded_results) print('Results from the model in memory:') print_my_examples(examples, original_results) 마지막으로 다중분류를 할 때, reloaded_results = tf.sigmoid(reloaded_model(tf.constant(examples))) original_results = tf.sigmoid(classifier_model(tf.constant(examples))) 여기서 tf.softmax로 바꿔주면 되나요?

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실습시 파워셀 오류 관련 질문드립니다

미해결

차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원

안녕하세요, 1강 수업 듣다가 도저히 해결이 안되는 문제가 있어서 질문 드립니다. 실습할 때(1강 영상들 보는 중) 파이썬 파일을 파워쉘에서 1s을 쓰신 다음에 해당 폴더에 있는 py파일들 이름을 다 쓰신 다음에 python3 (실행할파일명.py) 이렇게 입력하시던데 어떻게 하는 건가요? 1s을 쳐도 그냥 오류가 뜨고 앞에꺼 안하고 그냥 python3 ( 실행파일명.py ) 치면 아무일도 안 일어나네요ㅠㅠ 답변 주신다면 정말 감사드리겠습니다.. 여기서 시간을 너무 많이 잡아먹어서ㅠ-ㅠ

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CRNN 모델 코드 오류 발생

미해결

차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원

안녕하세요, CRNN 모델을 Custom Dataset으로 Training 하려고 하는 도중에 위와 같은 에러가 발생하는데 해결 방법에 대해 문의를 드립니다.

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torchtext.data 에러

미해결

[PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 NLP

안녕하세요. 강사님. torchtext 모듈 import간 에러가 나타나 문의합니다. 섹션 2 sequence Tagging 실습편의 코드를 연습하던 중 load_dataset() 함수를 불러올 때 다음과 같이 AttributeError: module ' torchtext.data ' has no attribute 'Field' 라는 에러가 출력됩니다. 찾아보니 torchtext의 버전문제로 현재 최신버전에서는 torchtext.legacy로 import를 사용해야한다고 합니다만 그럴 경우 ImportError: cannot import name 'unicode_csv_reader' from 'torchtext.utils'라는 에러가 출력되어 어떻게 해결해야할지 궁금합니다. 실습환경: 코랩 운영체제: 우분투 18.04 해당 에러 관련 사이트 링크: https://stackoverflow.com/questions/66516388/attributeerror-module-torchtext-data-has-no-attribute-field

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학습 과정중에 궁금한게 있어서 질문합니다.

미해결

차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. EAST 모델의 코드를 보니 트레이닝 과정중에 accuracy, validation loss 는 따로 계산을 하지 않던데 그러면 과적합이 일어나는지는 어떻게 확인해야 하는지 궁급합니다. icdar2015 트레이닝 데이터셋에 10만번 학습이 이미 검증된 방법이라 따로 확인을 하지않아도 되는건가요? 또, 자동차 표지판이 아닌, 다른 커스텀 데이터셋으로 파인튜닝을 하거나, 새로 학습을 진행 할 때 validation loss없이 학습을 진행해도 문제가 없을지 궁금합니다.

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후반부 강의자료 요청드립니다!

미해결

차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 강의 잘 듣고 있습니다. 후반부 강의 자료 부탁드리겠습니다. 감사합니다 saj8k2@gamil.com

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질문드립니다.

미해결

[NLP] IMDB 영화리뷰 감정 분석을 통한 파이썬 텍스트 분석과 자연어 처리

안녕하세요, 선생님! 'IMDB 영화리뷰 감정 분석을 통한 파이썬 텍스트 분석과 자연어 처리' 강의를 수강하고 있는 학생입니다. 다름이 아니라 멀티프로세싱 부분에서 에러가 납니다. 전에 다른 학생분들이 올리신 문의글에 대한 선생님의 답변들을 보고 따라해보았지만 에러가 납니다.. 혹시 다른 방법이 있는지 여쭈어 보고 싶습니다! IMDB 영화리뷰 감정 분석을 통한 파이썬 텍스트 분석과 자연어 처리 IMDB 영화리뷰 감정 분석을 통한 파이썬 텍스트 분석과 자연어 처리

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'[NLP] IMDB 영화 리뷰 감정 분석을 통한 파이썬 텍스트 분석과 자연어처리' 강의 질문 드립니다:)

미해결

안녕하세요, '[NLP] IMDB 영화 리뷰 감정 분석을 통한 파이썬 텍스트 분석과 자연어처리' 강의를 수강하려고 하는 학생입니다. 혹시 제가 실습 환경에 대해 설치해둔 것이 하나도 없는데, 강의에서 어떤 프로그램을 설치해야되는지 말씀해주시는지 궁금합니다. 답변 주시면 감사하겠습니다:)

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NLP에 RNN을 사용하는 이유

해결됨

[PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 NLP

본 강의에 NLP 방법으로 RNN이 나와있는데 인공지능에는 RNN 뿐만 아니라 GAN도 있고 뭐 여러가지가 있잖아요 그 중에서 RNN 기법을 꼭 사용해야 하는 이유가 있나요? R&D 사업계획서 같은 거를 쓸 때 어떤 토픽에 대한 해결 방법을 무슨 무슨 인공지능 기법을 쓴다고 할 때 그 기법을 쓰는 이유로 반 페이지에서 1페이지 가량 써야한다고 하면 어떤 걸 적는 게 좋을까요?

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