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[PyTorch] Learn NLP easily and quickly
coco
This course covers basic natural language processing techniques and various text tasks using deep learning.
중급이상
Deep Learning(DL), Artificial Neural Network, PyTorch
プログラミングの基本的な知識も学び、クロールも学び、テキストマイニングの講義も聞きましたが、実際にプロジェクトしたら幕を閉じましたか?私と一緒にプロジェクトを最初から最後まで進めてみる講義です。

ニュースデータ分析
トップキーワードの可視化
word2vec
推奨・検索システム
🙆🏻♀ テキストマイニング本番プロジェクトです。ニュースデータ収集から月別トップキーワード抽出と視覚化、そしてニュース推薦システムまで作ってみる講義です! 🙆🏻♂
プログラミングの基本的な知識も学び、クロールも学び、テキストマイニングの講義も聞きましたが、実際にプロジェクトしたら幕を閉じましたか?私と一緒にプロジェクトを最初から最後まで進めてみる講義です。このレッスンでは、次の内容について説明します。
Nate Newsでは、カテゴリ全体について2019年に毎日400記事を収集します。
Nate Newsでは、カテゴリ全体について2019年に毎日400記事を収集します。
毎日/毎月のトップキーワードをExcelで視覚化します
Nate Newsでは、カテゴリ全体について2019年に毎日400記事を収集します。
Word reprensentationの基本的に広く使われる方法は「word2vec」の概念について学び、ニュースデータで学習をさせてみます。
ニュースの title を sentence vec を作成し、 cosine 類似度を利用してニュース検索推奨モデルを作成します。
Q. Rを知らなくても聞くことはできますか
A. R言語に関する基本的な知識とウェブクロール、テキストマイニングに関する基本的な知識があれば聞きやすくなります。 😭😭。私が投稿したRプログラミング基礎講義(無料)とテキストマイニング講義は受講して聞くことをお勧めします。
学習対象は
誰でしょう?
テキストマイニングプロジェクトをしたい人
ニュースデータを分析したい人
前提知識、
必要でしょうか?
Rプログラミング
ウェブクロール
テキストマイニングの基礎知識
8,313
受講生
502
受講レビュー
136
回答
4.4
講座評価
20
講座
학부에서는 통계학을 전공하고 산업공학(인공지능) 박사를 받고 여전히 공부중인 백수입니다.
수상
ㆍ 제6회 빅콘테스트 게임유저이탈 알고리즘 개발 / 엔씨소프트상(2018)
ㆍ 제5회 빅콘테스트 대출 연체자 예측 알고리즘개발 / 한국정보통신진흥협회장상(2017)
ㆍ 2016 날씨 빅데이터 콘테스트/ 기상산업 진흥원장상(2016)
ㆍ 제4회 빅콘테스트 보험사기 예측 알고리즘 개발 / 본선진출(2016)
ㆍ 제3회 빅콘테스트 야구 경기 예측 알고리즘 개발 / 미래창조과학부 장관상(2015)
* blog : https://bluediary8.tistory.com
주로 연구하는 분야는 데이터 사이언스, 강화학습, 딥러닝 입니다.
크롤링과 텍스트마이닝은 현재는 취미로 하고있습니다 :)
크롤링을 이용해서 인기있는 커뮤니티 글만 수집해서 보여주는 마롱이라는 앱을 개발하였고
전국의 맛집리스트와 블로그를 수집해서 맛집 추천 앱도 만들었었죠 :) (시원하게 말아먹..)
지금은 인공지능을 연구하는 박사과정생입니다.
全体
14件 ∙ (3時間 16分)
講座資料(こうぎしりょう):
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5件
3.2
5件の受講レビュー
受講レビュー 4
∙
平均評価 3.5
受講レビュー 17
∙
平均評価 4.6
受講レビュー 1
∙
平均評価 4.0
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 4
∙
平均評価 3.5
1
The lecture content and the lecturer's diction are very poor. The Word2Vec part did not even provide the source code. Since the lecture was conducted spontaneously without any preparation, the lecture itself is disorganized. And if this person's lecture content were made into text and analyzed for frequency, the phrase 'Ja~' would probably be the most frequent. It's annoying to listen to.
¥4,191
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