📕 Natural_Language_Processing
[NLP] 처음 만나는 자연어 처리 & Transfer Learning
딥러닝 기반 자연어 처리 모델 💡 모델(Model): 입력을 받아 어떤 처리를 수행하는 함수, 자연어처리에서의 input은 자연어 💡 모델의 출력은 확률이라는 점에 주목을 해야한다. 자연어처리 모델의 출력도 확률 → 그러나, 모델의 출력 형태는 확률, 사람이 원하는건 자연어 형태. 그러면 출력된 확률을 후처리 해서 자연어 형태로 변환을 해야한다. 딥러닝 모델에서는 데이터에 ‘감성’ 이라는 레이블을 달아 놓은 데이터가 있어야 한다. → 이걸 학습 데이터 라고 한다. 그리고 모델이 데이터의 패턴을 스스로 익히게 하는 과정 → 학습(train) Transfer Learning 💡 트랜스퍼 러닝: 특정 Task를 학습한 모델을 다른 테스크 수행에 재사용하는 기법을 가리킴 트랜스퍼 적용시 기존보다 모델의 학습 속..
