텐서플로 2와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리

▣ 01장: 들어가며
이 책의 목표와 활용법
__아나콘다 설치
실습 환경 구축
__가상 환경 구성
__실습 프로젝트 구성
__pip 설치
__주피터 노트북
정리

▣ 02장: 자연어 처리 개발 준비
텐서플로
__tf.keras.layers
__TensorFlow 2.0
사이킷런
__사이킷런을 이용한 데이터 분리
__사이킷런을 이용한 지도 학습
__사이킷런을 이용한 비지도 학습
__사이킷런을 이용한 특징 추출
__TfidfVecotorizer
자연어 토크나이징 도구
__영어 토크나이징 라이브러리
__한글 토크나이징 라이브러리
__넘파이
그 밖의 라이브러리(전처리)
__판다스
__Matplotlib
__맷플롯립 설치
__Matplotlib.pyplot
__re
캐글 사용법
정리

▣ 03장: 자연어 처리 개요
단어 표현
텍스트 분류
__텍스트 분류의 예시
텍스트 유사도
자연어 생성
기계 이해
데이터 이해하기
정리

▣ 04장: 텍스트 분류
영어 텍스트 분류
__문제 소개
__데이터 분석 및 전처리
__모델링 소개
__회귀 모델
__TF-IDF를 활용한 모델 구현
__랜덤 포레스트 분류 모델
__순환 신경망 분류 모델
__컨볼루션 신경망 분류 모델
__마무리
한글 텍스트 분류
__문제 소개
__데이터 전처리 및 분석
__모델링
__참고 자료
정리

▣ 05장: 텍스트 유사도
문제 소개
데이터 분석과 전처리
__XG 부스트 텍스트 유사도 분석 모델
모델링
__CNN 텍스트 유사도 분석 모델
__MaLSTM
정리

▣ 06장: 챗봇 만들기
데이터 소개
데이터 분석
시퀀스 투 시퀀스 모델
__모델 소개
트랜스포머 모델
__모델 구현
정리

▣ 07장: 사전 학습 모델
버트
버트를 활용한 미세 조정 학습
__버트를 활용한 한국어 텍스트 분류 모델
__버트를 활용한 한국어 자연어 추론 모델
__버트를 활용한 한국어 개체명 인식 모델
__버트를 활용한 한국어 텍스트 유사도 모델
__버트를 활용한 한국어 기계 독해 모델
GPT
__GPT1
__GPT2
GPT2를 활용한 미세 조정 학습
__GPT2를 활용한 한국어 언어 생성 모델
__GPT2를 활용한 한국어 텍스트 분류 모델
__GPT2를 활용한 한국어 자연어 추론 모델
__GPT2를 활용한 한국어 텍스트 유사도 모델