텍스트 분석을 위한 머신러닝 CAMP

텍스트 분석에 적용되는 머신러닝의 작동 원리를 이해하고,
실습을 통해 효율적인 텍스트 분석 모델링을 목표로 하는 10주 코스

  • #머신러닝
  • #작동원리이해
  • #텍스트분석
기간
2019. 12. 7 - 2020. 2. 22 총 10주
일정
매주 토요일 14:00 - 17:00 주 1회, 총 30시간
장소
패스트캠퍼스 강남강의장 강남역 4번출구, 미왕빌딩
문의
02-568-9886 help-ds@fastcampus.co.kr

본 강의는 모집이 마감되었습니다.
다음 기수 출시알림을 신청해주시면, 특별 할인혜택과 함께 가장 먼저 소식을 알려드리겠습니다


강의목표.

벡터 표현법을 기준으로 머신러닝 기법들의 작동 원리에 대해 이해하고,
실제 분석에 이용하는 실습을 통해 효과적으로 텍스트 분석 모델링을 하자.

원하는대로 효율적인 텍스트 분석하기,
생각보다 쉽지 않습니다.
왜 일까요?

“학습 데이터가 부족한 머신러닝으로는
제대로 된 분석을 하기 어렵다”


머신러닝은 충분한 학습을 기반으로 정교화됩니다. 전문 용어, 약어, 신조어 등 명확한 의미를 가진 텍스트도 학습 데이터가 부족하면 제대로 된 의미를 찾아내기 어렵습니다. 당연히 분석도 어떻게 해야 할지 난감해지죠.
“내가 가진 텍스트 데이터로 제대로 된
텍스트 분석을 돌려본 적이 없다”


복잡한 분석 모델에서 더 정확한 분석 결과가 도출되지만, 시간이 오래 걸려서 효율적이지 못합니다. 텍스트 데이터를 분석하기 위해서는 그만큼 효율적인 모델을 적용해 봐야 하는데, 경험해보지 않으면 알기도 어렵습니다.

텍스트 분석,
정확하고 효율적인 방법론으로 시작해야 합니다.

이 강의를 듣고나면?

텍스트분석, 제대로 배우면
이렇게 달라집니다.


강의특징.
01
머신러닝, 원리부터 이해하고 직관적으로 배우자!

본 강의는 머신러닝 알고리즘의 핵심 개념을 이해하고, 이를 활용하여 ‘효율적인’ 텍스트 분석을 하는 것을 목표로 직관적인 접근 방식을 지향합니다. 어려운 방법론, 겉핥기식 실습이 아닌 효율적이고 직관적인 텍스트 분석 기법을 배워 보세요.

02
SOYNLP 라이브러리를 개발한 강사님의 오프라인 직강!

한국어 텍스트 분석을 위한 SOYNLP 라이브러리 개발, PYCON 발표, 텍스트 분석 관련 강의 등 많은 지식과 경험을 보유한 김현중 강사님이 직접 머신러닝과 텍스트 분석의 접목에 대해 친절하고 자세하게 전달합니다.

03
수업시간 외 다양한 방법으로 자료 제공 및 커뮤니케이션

수업시간으로 끝나지 않습니다. 언제라도 텍스트 분석에 대해 궁금한 점을 해결하실 수 있게 수강생 분들만을 위한 온라인 Q&A가 운영되고, 블로그, 논문, 참고 서적 등 많은 양의 레퍼런스를 제공해 드립니다.


추천대상.

🧑벡터 표현법 기반으로 텍스트 분석에 적용되는 머신러닝 기법의 작동 원리를 이해하고,
이를 토대로 ‘효율적인’ 텍스트 분석을 구현하고 싶은 분

커리큘럼.

수업시간에 배우는 텍스트 분석으로 아래의 것들을 직접 구현할 수 있게 됩니다.

영화 데이터 분석

– 영화 데이터(네이버 영화, IMDB)를 기반으로 한
유사 영화 탐색 및 추천
– 시기 별 영화 장르 분포 변화

뉴스 데이터 분석

– 뉴스에서 인명 사전 구축하기(NER)
– 일자 별 핵심 뉴스 연관어, 키워드 추출
– 핵심 뉴스 별 핵심 댓글 시각화

청와대 국민 청원

– 데이터 수집
– 시기 별 주요 청원 이슈 시각화
– 글/댓글 내용에 대한 분석

강의에 대한 전반적인 소개를 한 눈에 보고 싶다면? 교육 과정 소개서를 확인해주세요!
*본 소개서는 회사 제출용으로도 사용 가능합니다.

수강후기.

수강생의 생생한 후기로 강의를 미리 경험해보세요!

  • 수강생 윤재영님

    주니어 데이터 분석가로 회사에서 해결해야 되는 문제에 집중하는 것이 아니라 최신 알고리즘에 집착하는 경우가 있는데,
    강사님께서는 간단한 알고리즘이라도 문제 해결에 초점을 맞추는 것을 강조하셨습니다.
    이 이야기를 듣고, 저의 잘못된 데이터 접근 방식을 다시 생각해 볼 수 있어서 좋았습니다.


강사 소개.
김현중 강사님

-서울대학교 산업공학과 데이터마이닝 연구실 박사과정
-한국어 텍스트 분석을 위한 soynlp 라이브러리 개발
-PYCON KOREA 2017 ‘노가다 없는 텍스트 분석을 위한 한국어 NLP’ 발표

약력

-서울대학교 산업공학과 데이터마이닝 연구실 박사과정
-한국어 텍스트 분석을 위한 soynlp 라이브러리 개발
-PYCON KOREA 2017 ‘노가다 없는 텍스트 분석을 위한 한국어 NLP’ 발표

내 수준에 맞는 텍스트 분석 강의. 잘 모르겠다면?
  • 텍스트 분석을 위한 머신러닝 CAMP

    학습 경험이 있는 머신러닝 알고리즘을 기반으로 단어/명사 추출, 품사 판별, 키워드 추출, 연관어 분석 등 텍스트 분석으로 확장하는 강의

  • 자연어 처리를 위한 딥러닝 CAMP

    RNN과 CNN을 활용하여 Sentiment Analysis, Language Detection, Topic Classification 등의 문서 분류를 구현하는 강의

  • PYTORCH를 활용한 자연어 처리 심화 CAMP

    주어진 텍스트 데이터로부터 문장을 생성하는 NLG(Natural Language Generation)를 기반으로 상품화가 가능한 수준의 자연어 처리 역량을 기르는 강의

  • 자연어 처리를 위한 머신러닝 CAMP

    머신러닝 알고리즘의 응용을 통해 데이터 특성에 맞는 알고리즘 개발. 즉, 자연어 처리를 위한 toolkit을 직접 개발할 수 있는 역량을 기르는 강의

강의장 안내.
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