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[동영상/무료] 통계 기반 자연어 처리 이론

Introduction

파이썬을 활용한 통계기반 자연어처리(NLP)를 학습하고 텍스트마이닝(Text Mining) 에 적용하는 과정을 학습합니다.

파이썬을 활용한 통계기반 자연어처리(NLP)를 학습하고 텍스트마이닝(Text Mining) 에 적용하는 과정을 학습합니다. 자연어처리를 입문하고자 하는 분을 대상으로 자연어처리의 기본 개념을 설명하고, 발전 가능성에 대해 알아본다. 단어 빈도에 기반한 전통적인 통계관전의 전처리, 단어와 문장의 표현 그리고 핵심키워드 추출, 문서 요약, 토픽모델링, 분류 알고리즘을 학습니다. 텍스트마이닝 과정을 이루는 단어 정제, 특정 단어 출현빈도, 동시출현 빈도등을 파악하여 리뷰 분석, 경쟁사 분석, 고객 분석 등 실무에 적용할 수 있습니다 .

Goal

강의 목적

자연어 처리 이해

자연어 처리란 무엇인지에 대해 알아보고 어떻게 활용할 수 있는지 이해합니다.

데이터 전처리 학습

인공지능을 학습시키는데 용이하도록 텍스트 데이터를 전처리하는 방법을 익힙니다.

단어와 문서 표현

자연어 처리를 위해서 단어와 문서를 표현하는 다양한 방법에 대해 알아봅니다. 

텍스트 마이닝

통계기반 방법으로 텍스트 마이닝하여 대량의 문서에서 인사이트를 도출하는 방법을 학습합니다.

Professor

이민호 강의교수님

컴퓨터공학을 전공하고, 우리은행, KB국민은행, 대우증권 등 여러 금융기관에서 트레이딩, 리스크관리 시스템 구축컨설팅 업무를 10여년간 수행했습니다.
그 이후 2015년 금융 데이터분석 전문 회사 핀인사이트를 창립하여, “금융 인공지능 실무교육 서비스 – 인사이트 캠퍼스”와 “자연어 처리 기반 데이터 분석 서비스 – 인사이트 페이지”를 운영하고 있습니다.

강의 경력

○ 리더십 디자인 특강 – 스타트업처럼 리드하라
○ 딥러닝 기반의 빅데이터 분석 전문가 과정 특강
○ 실무에서 바로 적용 가능한 데이터 시각화 특강 – 금융데이터 분석 및 시각화
○ 금융권 빅데이터를 활용한 디지털 트랜스포메이션 세미나 – 대체 데이터 분석을 통한 인공지능 로보 애널리스트
○ 머신러닝 기반 로보어드바이저 개발 전문가 양성 과정
○ 금융 데이터 사이언티스트 양성 과정
○ 인공지능 자연어 처리(NLP) 기반 기업 데이터 분석 과정

#파이썬 #자연어처리 #텍스트마이닝 #통계 #전처리 

For YOU

이런 분들께 추천드립니다!

리서처

조사 대상의 시장 반응을 취합하고 분석하고 싶으신 분

투자자

투자 대상의 시장 평가를 평가해서 투자에 고려하고 싶으신 분

마케터

우리 회사 제품의 마케팅 효과가 어떤지 반응을 분석하고 싶으신 분

소셜모니터링

소셜 내 특정 상품의 긍정, 부정 반응에 대한 분석이 궁금하신 분

브랜드매니저

우리 회사 브랜드의 인지도가 어느 정도가 되는지 분석하고 싶으신 분

비전공자

수학/통계, 텍스트 분석 지식은 없지만 자연어 처리에 입문하고 싶은 분

Curriculum

커리큘럼

Part 1 | 자연어 처리란

자연어 처리란 무엇인지에 대해 학습합니다. 한글 자연어 처리가 어려운 이유와 자연어 처리 전망에 대해 알아보고, 일상 속 자연어 처리에 대해 살펴봅니다.

  • 1강 | 자연어 처리 소개
  • 2강 | 자연어 처리로 나는 무엇을 할 수 있을까

Part 2 | 자연어 전처리

자연어 전처리 기법에 대해 학습합니다. 토큰화(분석이 가능한 단위로 분리하는 과정), 품사태깅(유의미한 토큰을 추출하기 위한 품사 태깅), 원형복원(같은의미 다른표현 토큰 표준화하기 위한 과정), 불용어 처리(불필요한 토큰 혹은 품사를 제거하는 과정)에 대해 알아봅니다.

  • 3강 | 텍스트 분석
  • 4강 | 텍스트 전처리

Part 3 | 단어와 문서의 표현

단어와 문서의 표현에 대해 학습합니다. 단어의 표현(원핫인코딩, TF-IDF)과 문서의 표현(BoW, TDM, TF-IDF)에 대해 알아봅니다.

  • 5강 | 문서의 표현 

Part 4 | 텍스트 마이닝

다양한 텍스트 마이닝 기법을 학습합니다. TextRank를 활용한 문서 내 핵심 키워드 추출, TextRank를 활용한 문서 내 중요문장 추출, 나이브베이즈 분류기를 활용한 문서 분류와 감성 분석, LSA, LDA를 활용한 토픽모델링 등에 대해 알아봅니다.

  • 6강 | 핵심 키워드 추출
  • 7강 | 문서 요약
  • 8강 | 문서 분류
  • 9강 | 감성 분석

해당 영상제작물의 저작권은 강의교수님과 인사이트 캠퍼스에 있습니다.
영상제작물의 녹화 및 무단 전재, 배포를 금합니다. 적발 시 법에 의거 처벌받을 수 있습니다.

Part 1 | 자연어 처리란

1
1. 자연어 처리 소개
2
2 자연어처리로 나는 무엇을 할 수 있을까

Part 2 | 자연어 전처리

1
3. 텍스트 분석
2
4. 텍스트 전처리

Part 3 | 단어와 문서의 표현

1
5. 문서의 표현

Part 4 | 텍스트마이닝

1
6. 핵심 키워드 추출
2
7. 문서요약
3
8. 문서분류
4
9. 감성분석