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이 연습은 강의의 일부입니다
이 장에서는 텍스트 딥러닝과 그 활용 분야를 소개합니다. PyTorch로 텍스트를 처리하는 방법을 배우고, 토큰화, 어간 추출, 불용어 제거 등 기법을 직접 실습해 보세요. 텍스트 데이터를 인코딩하는 중요성을 이해하고, PyTorch로 인코딩 기법을 구현합니다. 마지막으로 이러한 기법을 결합해 텍스트 처리 파이프라인을 구축하며 학습 내용을 정리합니다.
현재 연습
텍스트 분류와 그 역할을 Natural Language Processing(NLP)에서 살펴봅니다. PyTorch로 단어 임베딩을 구현하고, 텍스트 분류를 위해 Convolutional Neural Networks(CNN)와 Recurrent Neural Networks(RNN)를 구축해 보세요. 또한 적절한 지표를 사용해 모델을 평가하는 방법을 이해합니다.
텍스트 생성과 그 응용 분야를 탐구합니다. PyTorch를 활용해 Recurrent Neural Networks(RNN), Generative Adversarial Networks(GAN), 사전 학습 모델을 텍스트 생성 작업에 활용하는 방법을 익히세요. 아울러 관련 지표를 사용해 모델 성능을 평가하는 방법도 배웁니다.
전이 학습의 개념과 텍스트 분류에서의 적용을 이해합니다. Transformers의 구조를 살펴보고, 이를 텍스트 분류와 생성 작업에 활용하는 방법을 배워요. 또한 어텐션 메커니즘과 텍스트 처리에서의 역할을 다룹니다. 마지막으로 텍스트 분류 모델에 대한 적대적 공격의 잠재적 영향을 이해하고, 모델을 보호하는 방법을 학습합니다.