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Dev.log

Word2Vec

Word2vec은 ‘word to vector’로, 단어를 벡터의 형태로 나타내려는 의미를 담고 있는데, 이는 단어를 벡터화하는 임베딩(embedding) 방법론이며 추론 기반의 분석기법이다. 단어를 추론하는 과정에서 신경망을 이용하고 이러한 과정에서 ‘Word2vec’방법론이 등장하였습니다. Vector 데이터를 다룰 때 데이터는 크게 스칼라(scalar)와 벡터 (vector)로 나누어집니다. 스칼라와 벡터는 물리학에서 어떠한 값의 ‘속성’을 나타 내는 개념이다. 스칼라는 수치로 표현할 수 있는 값으로, 대표적으로 넓이, 시간 온도 등이 있다. 벡터는 크기와 동시에 방향을 갖는 값으로 보통 좌표계에서 x,y,z 축으로 설명되며, 속도, 힘 등이 벡터 값이라 할 수 있다. 우리가 흔히 알고있는 머신러닝..
자연어처리 2022. 2. 18. 16:27
자연어 처리의 Preprocessing

본 포스팅에서는 인공지능의 한 분야중 자연어 처리에 대해 포스팅을 진행 하겠습니다. 기계를 활용하여 데이터 분석을 진행할 경우, 사람이 직접 분석하는 것보다 빠른 속도로 대용량의 자료를 분석하는 것이 가능해집니다. 이러한 환경의 변화에 의해 데이터 집합의 범주가 확장된 빅데이터 분석이 사회적으로 일상화되고 있는데, 숫자형 데이터인 정형데이터 이외에도 사람이 이해할 수 있는 언어인 비정형데이터에 대한 분석도 빠른 속도로 발전하고 있는 추세 입니다. 여기서 비정형데이터는 숫자가 아닌 데이터를 지칭하는데, 대표적으로 언어, 이미지, 혹은 동영상 파일들을 예로 들 수 있습니다. 이 중 언어 처리하는 기술을 우리는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)라고 합니다. 한국정보통신기술..
자연어처리 2022. 2. 18. 15:12
Attention is All you need 논문리뷰

기계의 성능 발전으로인해 사람의 언어와 같은 sequential data 처리가 가능해지자, 기계를 통해 인간의 언어를 처리하고자 하는 아이디어들이 많이 생겨놨고 이는 인공지능의 자연어 처리의 발전으로 이루어 졌습니다. 자연어처리(Natural language processing, NLP)는 인공지능의 한 분야로써 인간의 언어를 컴퓨터와 같은 기계장치를 통해 처리를 하는일을 의미하며 현재 자연어 처리 및 생성에서 좋은 성능 보여주는 BERT나 GPT-3의 아버지격? 과 같은 모델이 있습니다. 바로 그 모델은 Transfomer이며, transformer는 2017년 Attention is All you need라는 논문에서 소개되었습니다. 1. Transformer의 탄생배경 과거 sequence 데이터..
논문리뷰 2022. 2. 18. 00:55
CNN(Convolutional neural network)의 배경

최근 뉴스에서 인공지능이 하나의 주요 이슈로 부상하면서 우리는 머신러닝, 딥러닝이라는 말을 많이 들어보았을겁니다. 그럼 왜 인공지능이 주요이슈로 부상했을까요? 제가 생각하는 이유로는 인간이 생성하는 sequential data가 비로소 기계가 잘 처리할수 있게 되었기 떄문일거라 생각합니다. 여기서 sequential data는 '데이터 집합 내의 객체들이 어떤 순서를 가진 데이터'로 그 순서가 변경될시, 데이터의 고유 특성을 잃어버릴 수 있습니다. 예를 AAPL의 2022년 1월 31일 부터 2월 3일까지의 데이터를 확인해 보겠습니다. import yfinance df = yfinance.download('AAPL',start = '2022-01-31', end = '2022-02-03')['Open']..
머신러닝과 딥러닝 2022. 2. 17. 21:52
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