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딥러닝131

[빵형의개발도상국] 표면의 결함을 알아내는 인공지능 - Outlier Detection - 패키지 alibi-detect(https://colab.research.google.com/dri... )의 VAE를 사용하여 콘크리트 표면의 금 간 부분을 알아내는 모델 - 정상이미지만을 학습시켜 불량을 검출 unsupervised learning 모델 - source code(Colab): https://colab.research.google.com/dri... - Dataset: https://www.kaggle.com/arunrk7/surfac... 사업 및 개발문의: kairess87@gmail.com 빵형의 개발도상국 후원: https://toon.at/donate/helloworld 2021. 6. 22.
[딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1304 개체명 인식의 BIO 표현 이해하기 1. BIO 표현 - 코퍼스로부터 개체명을 인식하기 위한 방법중 가장 보편적인 방법 중 하나 B : Begin, 개체명이 시작되는 부분 I : Inside, 개체명의 내부 부분 O : Outside, 개체명이 아닌 부분 2. 개체명 인식 데이터 이해하기 - 활용 데이터 : CONLL2003(개체명 인식을 위한 전통적인 영어 데이터 셋) - 데이터 형식 : [단어] [품사 태깅] [청크 태깅] [개체명 태깅]의 형식 - 다운로드 링크 : https://raw.githubusercontent.com/Franck-Dernoncourt/NeuroNER/master/neuroner/data/conll2003/en/train.txt - CONLL2003 데이터를 활용하여 개체명 인식 모델 작성 3. 데이터 전처리 .. 2021. 5. 27.
[딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1303 개체명 인식(Named Entity Recognition) 1. 개체명 인식(Named Entity Recognition)이란? "유정이는 2018년에 골드만삭스에 입사했다. 2. NLTK를 이용한 개체명 인식(Named Entity Recognition using NTLK) - 출처 : [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1303 개체명 인식(Named Entity Recognition) 2021. 5. 27.
[딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1206 사전 훈련된 워드 임베딩을 이용한 의도 분류(Intent Classification using Pre-trained Word Embedding) - 의도 분류(Intent Classification)는 개체명 인식(Named Entity Recognition)과 더불어 챗봇(Chatbot)의 중요 모듈로서 사용되기도 함 - 의도분류는 본질적으로 텍스트 분류임 1. 데이터 로드와 전처리 3. 1D CNN을 이용한 의도 분류 - 출처 : [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1206 사전 훈련된 워드 임베딩을 이용한 의도 분류(Intent Classification using Pre-trained Word Embedding) 2021. 5. 26.