머신러닝 & 딥러닝 79

[ML 논문 공부 - 003] 공항 내 시설 안내 서비스를 위한 마커리스 한국 수어 인식 기술 여러 가지 한국 학회에서 나온 논문들을 찾아보며 읽게 된 논문입니다. KETI(한국전자기술연구원)에서 2020년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구라고 논문에 명시되어있습니다. 자연어 처리에 대한 공부를 하면서 이 논문을 읽으며 흥미로웠습니다. 수어를 번역해 텍스트로 추출하고 이를 공항과 같은 시설에서 도움을 줄 수 있다는 점이 인상 깊었습니다. 논문 링크 : Keypoint-based Korean sign language recognition for guiding airpor facilities Abstract 요약 부분에서는 논문의 전체적인 내용이 잘 정리되어있습니다. 공항과 같은 복잡한 시설에서는 안내 서비스를 이용하는 것이 필수적이지만, 비장애인을 기.. 머신러닝 & 딥러닝/논문 리뷰 2022. 3. 7.
[자연어 처리/NLP기초] 6. 벡터간 유사도 구하기: 코사인 유사도 동시발생 행렬 https://seokii.tistory.com/94 [자연어 처리/NLP기초] 5. 통계 기반 기법: 동시발생 행렬 단어의 분산 표현과 분포 가설 https://seokii.tistory.com/93 [자연어 처리/NLP기초] 4. 단어의 분산 표현과 분포 가설 말뭉치와 말뭉치 전처리하기 https://seokii.tistory.com/91 [자연어 처리/NLP기초] 3. 말.. seokii.tistory.com 지난 글에서 동시발생 행렬을 공부하고 해당 내용을 정리했었습니다. 코사인 유사도 벡터 사이의 유사도를 측정하는 방법은 여러 가지가 있는데, 코사인 유사도를 사용해서 단어 벡터의 유사도를 구해보도록 하겠습니다. 코사인 유사도는 두 벡터 \( x = (x_{1}, x_{2}, x_{.. 머신러닝 & 딥러닝/자연어처리 2022. 2. 23.
[자연어 처리/NLP기초] 5. 통계 기반 기법: 동시발생 행렬 단어의 분산 표현과 분포 가설 https://seokii.tistory.com/93 [자연어 처리/NLP기초] 4. 단어의 분산 표현과 분포 가설 말뭉치와 말뭉치 전처리하기 https://seokii.tistory.com/91 [자연어 처리/NLP기초] 3. 말뭉치와 말뭉치 전처리하기 시소러스와 WordNet https://seokii.tistory.com/89?category=1037863 [자연어 처리/NLP기초] 2.. seokii.tistory.com 지난 글에서 단어의 분산 표현과 분포 가설에 대해서 공부하고 정리했습니다. 동시발생 행렬 지난 글에서 사용하고 책에 나와 있는 문장인 'you say goodbye and i say hello .'라는 문장을 단어별로 분리하는 전처리를 진행하겠습니다.. 머신러닝 & 딥러닝/자연어처리 2022. 2. 21.
[자연어 처리/NLP기초] 4. 단어의 분산 표현과 분포 가설 말뭉치와 말뭉치 전처리하기 https://seokii.tistory.com/91 [자연어 처리/NLP기초] 3. 말뭉치와 말뭉치 전처리하기 시소러스와 WordNet https://seokii.tistory.com/89?category=1037863 [자연어 처리/NLP기초] 2. 단어 이해시키기(1) - 시소러스와 WordNet 자연어 처리란 https://seokii.tistory.com/77 [자연어 처리/NLP기초] 1.. seokii.tistory.com 지난 글에서 말뭉치가 무엇이고 말뭉치를 전처리하는 법을 정리했습니다. 이번 글에서는 단어의 분산 표현과 분포 가설에 대해서 정리하겠습니다. 단어의 분산 표현 단어의 분산 표현이란 단어를 고정 길이의 밀집벡터로 표현한 것을 의미합니다. 밀집벡터라는.. 머신러닝 & 딥러닝/자연어처리 2022. 2. 21.
[자연어 처리/NLP기초] 3. 말뭉치와 말뭉치 전처리하기 시소러스와 WordNet https://seokii.tistory.com/89?category=1037863 [자연어 처리/NLP기초] 2. 단어 이해시키기(1) - 시소러스와 WordNet 자연어 처리란 https://seokii.tistory.com/77 [자연어 처리/NLP기초] 1. 자연어 처리란? 자연어 처리를 공부하면서 기초적인 내용을 정리하고자 글을 쓰게 되었습니다. '밑바닥부터 시작하는 딥러닝2' 교 seokii.tistory.com 지난 글에서 컴퓨터에게 단어를 가르치기 위해서 시소러스와 WordNet을 정리했습니다. 이번에는 통계 기반 기법으로 단어를 가르치기 전에 말뭉치와 말뭉치를 전처리하는 것에 대해 정리하겠습니다. 말뭉치(Corpus)란? 말뭉치는 자연어처리 작업에서 의미하는 텍스.. 머신러닝 & 딥러닝/자연어처리 2022. 2. 19.
[자연어 처리/NLP기초] 2. 단어 이해시키기(1) - 시소러스와 WordNet 자연어 처리란 https://seokii.tistory.com/77 [자연어 처리/NLP기초] 1. 자연어 처리란? 자연어 처리를 공부하면서 기초적인 내용을 정리하고자 글을 쓰게 되었습니다. '밑바닥부터 시작하는 딥러닝2' 교재를 공부하고 내용을 정리하도록 하겠습니다. 자연어 처리 기초 용어 https://seo seokii.tistory.com 지난 글에서 자연어 처리란 무엇인지에 대해 간단하게 정리를 했습니다. 이번 글에서는 컴퓨터에게 단어를 어떻게 이해시키는지에 대해서, 그중에서도 시소러스 방식과 WordNet에 대해서 정리해보겠습니다. 시소러스(thesaurus) 구글에 시소러스를 검색하면 다음과 같이 정의하고 있습니다. 1. 단어를 의미에 따라 분류/배열한 일종의 유의어 사전 2. 컴퓨터 등의 .. 머신러닝 & 딥러닝/자연어처리 2022. 2. 19.
[머신러닝/딥러닝 기초] 14. 경사법(경사하강법) 편미분과 편미분의 기울기 https://seokii.tistory.com/86 [머신러닝/딥러닝 기초] 13. 편미분과 편미분의 기울기 미분과 수치 미분 https://seokii.tistory.com/85 [머신러닝/딥러닝 기초] 12. 미분과 수치미분 정확도 대신 손실 함수를 사용하는 이유 https://seokii.tistory.com/83 [머신러닝/딥러닝 기초] 11. 정확도 대신.. seokii.tistory.com 지난 글에서 편미분의 개념과 편미분의 기울기에 대해서 정리했습니다. 이에 더 나아가 이번 글에서는 경사법에 대해서 정리하도록 하겠습니다. 경사법 경사법(gradient method) 최적의 매개변수를 탐색하기 위해 기울기를 사용해 함수의 최솟값을 찾으려는 방법입니다. 각 지점에서 .. 머신러닝 & 딥러닝/기초 이론 2022. 2. 18.
[머신러닝/딥러닝 기초] 13. 편미분과 편미분의 기울기 미분과 수치 미분 https://seokii.tistory.com/85 [머신러닝/딥러닝 기초] 12. 미분과 수치미분 정확도 대신 손실 함수를 사용하는 이유 https://seokii.tistory.com/83 [머신러닝/딥러닝 기초] 11. 정확도 대신 손실 함수를 사용하는 이유 손실 함수에 대하여 https://seokii.tistory.com/81 [머신러닝/딥러닝.. seokii.tistory.com 지난 글에서 미분과 수치 미분에 대해서 정리했습니다. 이번 글에서는 편미분에 대해 정리해보도록 하겠습니다. 편미분 $$ f(x_{0}, x_{1}) = x^{2}_{0} + x^{2}_{1} $$ 위와 같이 인수들의 제곱 합을 계산하는 식이 있습니다. 하지만 이전의 미분을 다루었던 글에서와는 다르게.. 머신러닝 & 딥러닝/기초 이론 2022. 2. 18.

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