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

캐글에 있는 IMDB 영화리뷰 감정 분석 경진대회를 통해 자연어 처리에 필요한 기초 이론과 실습을 해보는 강의입니다.

(4.6) 수강평 41개

수강생 2,762명

난이도 중급이상

수강기한 무제한

  • 박조은
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먼저 경험한 수강생들의 후기

4.6

5.0

crecengu

76% 수강 후 작성

선생님 강의 잘 보고 있습니다. 이번에 영화 분석 강의 수강 하려고 하는데, 강의 자료는 어디서 받을 수 있을까요~?

5.0

주재홍

65% 수강 후 작성

친절한 설명 좋네요

5.0

Youngmin Kim

100% 수강 후 작성

자세한 설명과 예제와 리소스, 첨부 등으로 강의보다 훨씬 더 많은 것을 얻어가는 듯 합니다. 감사합니다.

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 자연어처리(NLP)

  • 텍스트 데이터 전처리(정규화, 토큰화, 어근화, 형태소 분석, 어간 추출, 음소 표기법)

  • 텍스트 데이터 시각화 기법(Matplotlib, Seaborn), 머신러닝(Scikit-learn)

  • 딥러닝/머신러닝, 데이터 분석

  • 파이썬 표준 라이브러리를 통한 간단한 퍼셉트론 구현

  • 온라인 러닝, Vowpal Wabbit 개념

  • 다양한 텍스트 데이터 벡터화 기법(Bag of Words, n-gram, TF-IDF, Word2Vec)

  • 파이프라인 구현을 통해 성능 최적화

  • 앙상블(Random Forest)과 부스팅(Xgboost) 기법

영화 리뷰로 보는 머신러닝 감성 분석 🎞️
데이터 전처리부터 평가, 예측까지!

자연어처리 이론과 실습을
한번에 배우고 싶다면? 👩‍💻

이 강의는 캐글(Kaggle)에 있는 IMDB 영화리뷰 감정 분석 경진대회를 통해 자연어 처리에 필요한 기초 이론과 실습을 해보는 수업입니다. 자연어 처리는 챗봇, 텍스트분석뿐만 아니라 머신러닝/딥러닝 모델 개발 시의 데이터 전처리 과정에서 널리 사용됩니다. 

자연어처리를 다루지만 데이터 전처리부터 각종 머신러닝 기법과 딥러닝 기법을 두루 다루며, 지도학습과 비지도학습의 활용 방안도 살펴봅니다. 캐글에 있는 기본 튜토리얼뿐만 아니라 텍스트 데이터 시각화나 전처리 과정, 파이프라인을 통한 병렬처리를 통한 성능 개선을 추가로 다룰 예정입니다. 함께 도전해볼까요?

강의 튜토리얼을 먼저 확인해보세요!

이 강의가 
도움이 되는 분들 🔍

복잡한 
텍스트 데이터로부터 
의미를 찾고자 
하는 분 

개발을 위해 
자연어 처리를 
배우고자 하는 
챗봇 개발자 

감정 분석에 필요한 
여러 가지 기법을 
배우고자 하는 
데이터 분석가 

머신러닝/딥러닝, 
NLP 등에 
쉽고 재미있게 
입문하고 싶은 분 


강의를 들으면
무엇을 할 수 있나요? 📌

IMDB 영화 리뷰 데이터를 통해 머신러닝의 분류 기법을 배울 수 있습니다. 머신러닝의 지도학습과 비지도 학습에 대한 활용방안을 두루 배우게 됩니다. 지도 학습으로는 머신러닝을 통한 감정 분석을 하게 되며, 비지도 학습으로 차원 축소와 클러스터링 기법을 배우게 됩니다.

  • 자연어처리(NLP: Neuro-Linguistic Programming)
  • 텍스트 데이터 전처리(정규화, 토큰화, 어근화, 형태소 분석, 어간 추출, 음소 표기법)
  • 데이터 분석
  • 텍스트 데이터 시각화 기법(Matplotlib, Seaborn)
  • 머신러닝(Scikit-learn) 및 딥러닝
  • 파이썬(Python) 표준 라이브러리를 통한 간단한 퍼셉트론 구현
  • 온라인 러닝, Vowpal Wabbit 개념
  • 다양한 텍스트 데이터 벡터화 기법(Bag of Words, n-gram, TF-IDF, Word2Vec)
  • 파이프라인 구현을 통해 성능 최적화
  • 앙상블(Random Forest)과 부스팅(Xgboost)기법

📣 수강 전 확인해주세요!

  • 4GB 이상의 메모리, 듀얼코어 이상의 CPU 환경에서 수강하는 것을 권장합니다.
  • 텍스트 데이터 전처리에 시간이 오래 걸리기에 장비의 성능이 조금 부족하다면 영상 하단의 Google Colaboratory 링크를 통해 실습해 주세요!

이 강의를 만든
지식공유자가 궁금하다면? 👩‍💻

지식공유자 박조은 X 인프런 인터뷰

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 복잡한 텍스트 데이터로 부터 의미를 찾고자 하는 사람

  • 챗봇개발자, 데이터 분석가, 머신러닝, 딥러닝 입문자

선수 지식,
필요할까요?

  • 파이썬 판다스 데이터 분석

  • 머신러닝/딥러닝 기초

안녕하세요
입니다.

19,978

수강생

874

수강평

1,353

답변

4.8

강의 평점

7

강의

커리큘럼

전체

17개 ∙ (3시간 30분)

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

전체

41개

4.6

41개의 수강평

  • Youngmin Kim님의 프로필 이미지
    Youngmin Kim

    수강평 7

    평균 평점 5.0

    5

    100% 수강 후 작성

    자세한 설명과 예제와 리소스, 첨부 등으로 강의보다 훨씬 더 많은 것을 얻어가는 듯 합니다. 감사합니다.

    • 나대엽님의 프로필 이미지
      나대엽

      수강평 10

      평균 평점 5.0

      5

      100% 수강 후 작성

      감사합니다.

      • 주재홍님의 프로필 이미지
        주재홍

        수강평 8

        평균 평점 5.0

        5

        65% 수강 후 작성

        친절한 설명 좋네요

        • crecengu님의 프로필 이미지
          crecengu

          수강평 1

          평균 평점 5.0

          5

          76% 수강 후 작성

          선생님 강의 잘 보고 있습니다. 이번에 영화 분석 강의 수강 하려고 하는데, 강의 자료는 어디서 받을 수 있을까요~?

          • 김기만님의 프로필 이미지
            김기만

            수강평 1

            평균 평점 2.0

            2

            41% 수강 후 작성

            일단 매우 저렴한 가격에 텍스트 분석 및 자연어 처리 강의를 들을 수 있어 좋으나 저와 같은 초보자들에게는 다소 버거운 강의인 듯 합니다. 일단 사용한 코드에 대한 설명이 없어 별도로 직접 찾아서 공부해야 하는데 그 과정에서 배우는 것도 많겠지만 시간이 너무 많이 소요됩니다. 그러다 보면 전반적인 학습템포도 떨어지고 스트레스도 받더라구요ㅜㅜ 사용한 코드에 대해서 대략적으로라도 설명을 해주시면 훨씬 시간을 절약하고 효율적으로 배울 수 있을 것 같습니다. 그리고 전반적으로 강의 진행이 매끄럽지 못한 느낌도 들었습니다.. 하지만 모르는 부분을 질문하면 신속하고 정성스럽게 답변도 달아주시고 코딩에 대한 기본 지식이 있으신 분에게는 가성비 좋은 강의가 될 수 있을 듯 합니다. 저렴한 가격으로 강의 잘 듣고 낮은 평점을 드려 죄송하지만 최대한 솔직하게 작성하였습니다. 많이 배워갑니다. 감사합니다.

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