💥 데이터분석/ AI / 데이터엔지니어 Study 13기 모집 (9.3 시작 - 현재 얼리버드 접수중) 🙋 얼리버드 할인받고, 수강신청 하기! docs.google.com/forms/d/1SbPxoa3zwkFWw9u6eZhNv959OwBmWR-qnNakQnb59Rc/edit 취업 / 이직에 도움이 되는 포폴 결과물을 만듭니다. 🧑🏫강사진 - 카이스트+네카라쿠배 AI 현직자 - 대기업, 스타트업 데이터 분석가 - 서울대 AI 대학원 출신 선생님 - 대기업 금융권 데이터 엔지니어 🗓 시작/진행 일정 * 총 7주, 14시간 과정 (매주 1회 2시간 수업) ✅ A 주제 - 이커머스 데이터 분석가 스터디 / 🆕신규주제 09.08 (일) - 오전 11시 시작 ✅ B 주제 - 영상/이미지 분할 (컴퓨터 비전) 스터디 / 🆕신규주제 09.03 (화) - 오후 8시 시작
✅ C 주제 - 데이터 엔지니어 스터디 / 🆕 신규주제 09.05 (목) - 오후 8시 시작 ✅ D 주제 - 신용카드 이상 거래 탐지 스터디 /🔥인기 주제 (6 기수 출강) 09.07 (토) - 오후 1시 시작
📋 수업방식 1) 온라인 줌 - 이론 수업/프로젝트 발표 - A주제 데이터 분석 스터디는 1주차에 오프라인 진행 - 오프라인 참석이 어려울 경우, 온라인 진행 가능 (해외 거주 학생도 다수 참여) 2) 매주 과제 제출 예정 3) 매 수업 녹화 강의 - 별도 제공 4) 디스코드 채널 통하여, 강의/프로젝트 관련 Q&A 가능 5) 모집인원 - 주제별 7 ~ 10명 - 신청자가 많을 경우 나중에 신청하신 분들은, 새로운 시간대로 제안 드릴 예정 📌수업결과 1) 딥러닝 / 컴퓨터 비전 / 데이터 엔지니어 / 데이터 분석 포트폴리오 생성 2) 수료증 발급 🏅프로젝트에 성실히 참여하고 결과물이 좋은 분들은 우수 수료증 별도 안대혀지급 [링크드인 "자격증/수료증"] 란에 게시 가능 3) 메타코드M 사이트 혜택 ~ 50만원 상당의 직무별 전체 로드맵 Total 강의 1개 코스 대폭 할인 혜택(20만원에 결제 가능) [ 데분/데사/AI 분야 - 4~6개 강의 묶음] 4) 메타코드 채용 협업 기업 추천 (우수 수료자에 한함) 📌 실제 참여자가 완성한 프로젝트 결과물 colab.research.google.com/drive/1qBEBfZJC7OubDzrpq8R5sPGDERi5jYw_#scrollTo=58iemOH9BaBM colab.research.google.com/drive/1oDqTi2E-6bFwbe4RNxgX-BE5HQCQDqVG#scrollTo=a2031ae8 colab.research.google.com/drive/1dKAHP7hX_EBQmpg-nSRV38Zmxrs9knXI?usp=sharing colab.research.google.com/drive/1M393VJr8Qz0VKf2Rj3-7tNcf5UXDlQtA github.com/ngoolglory/project/blob/47e7c7aa9382e4331b291f02e92f8a651f2307d7/meta_code_project/Fraud_Detecting_Original.ipyn
Thank you so much for the information!!!! This is amazing, and I am grateful that I understand Korean! I wish I could give this content 10000000 thumbs up! I will recommend the content to my Korean students!
좋은 강의 감사합니다! 즐거운 마음으로 강의 잘 들었습니다. 6:05:50 에 hidden state shape이 모든 시간에 대해 전부 가지고 있다고 하셨지만 헷갈리신 것 같아요. 그 전에 설명하신대로 [D*num_layer, batch, hidden]으로 출력 됩니다. 그래서 h=h[-1]는 마지막 단어에 대한 hidden state가 아닌 마지막 stacked layer의 hidden state를 가지고 와서 fc를 통과하게 되는 셈이 됩니다!
값진 강의를 공유해주셔서 감사드립니다! 그리고 딥러닝과 같은 진입 장벽이 높다고 할 수 있는 영역에서 많은 사람들이 역량을 기를 수 있도록 도움을 주시려는 메타코드의 취지에 진심 가득한 박수를 보냅니다~!! 글을 남기는 김에 궁금한 부분도 질문을 좀 드리자면, 온라인 커뮤니티의 게시글들을 크롤링 한 다음 딥러닝 기법을 활용해 게시글들의 종류를 몇 가지로 범주로 분류하고자 할 때, 사람이 일일이 라벨링을 하지 않고 라벨링을 할 수 있는 방법이 있나요? 온라인 커뮤니티의 게시글을 분류하는 과제를 수행해보고 싶은데 일단 라벨링 부분이 너무 막막하게 다가와서 질문드려 봅니다
답변이 늦어 죄송합니다, data 수가 많을 경우에 그 data에 일일이 label을 달아 주는 것도 하나의 challenge에 속합니다. 이러한 경우에 종종 사용하는 방법들은 아래와 같은 방법이 있습니다. 아쉽지만 label automation 역시 machine learning 기법들을 사용해야 합니다. 간단히 요약하자면, label된 "일부" 데이터로 label되지 않은 데이터를 자동으로 label 할 수 있도록 돕는 역할을 합니다. 요런 자동 labeling도 하나의 연구 주제가 될 수 있는 것이죠..! - Semi-supervised learning - generative-based approach --- (참고) blog.est.ai/2020/11/ssl/ -- towardsdatascience.com/ai-assisted-automated-machine-driven-data-labeling-approach-afde67e32c52 --
며칠에 나눠서 조금씩 보고 있습니다^^ 귀한 영상 감사히 잘 보겠습니다😊 선생님 질문 하나만 드릴게요~ 설명하시는거 보니까 요즘은 자연어처리 분야에서 딥러닝 기법이 메인인 것 같은데, 그러면 자연어처리(NLP)를 학습하고 논문을 이해함에 필요한 수학 과목들도 딥러닝에 필요한 수학 과목들과 동일한가요?(흔히들 말하는 선형대수학, 확률통계, 다변수 미적분학) 혹, NLP 분야에서 요구되는 수학은 조금 다른지(더 추가되거나 빠지는게 있는지) 궁금합니다!
기본적인 베이스로 깔고 들어가는 딥러닝 기법들은 사실 기본적인 선형대수학 (2000년대 초 고등교육과정 행렬) 수준으로도 가능합니다. 그리고 NLP 자체를 하나의 tool로서 활용하는 개발자 입장에서는 그렇게 높은 수준의 수학을 필요로 하지 않습니다. 다만, NLP를 활용해 학문적인 연구를 하기 위해서는 수리통계, 베이즈통계, 미적분학, 선형대수학 등 수학에 대한 기본적인 지식들은 갖추고 있어야 합니다. 예를 들어, NLP에서의 생성 모델을 공부하기 위해서는 Generative model 이해가 필요한데, 수리통계와 베이즈통계에 대한 이해가 없으면 공부하기 쉽지는 않아요. 보통 그래서 학문적으로 접근할 때는 다양한 논문들과 부딪혀 보고, 검색을 하고 자료를 찾아 나가면서 직접 필요한 부분들을 공부해 나간다고 보시면 됩니다.
요약하자면, 베이스가 되는 수학 과목들은 - 선형대수, 수리통계, 베이즈통계, 미적분학 이지만 그 지식들이 모두 필요한 것은 아니며, 선택적으로 공부가 필요합니다. 또한 논문들에서는 이와 별개로 다양한 수학적 테크닉들이 사용되므로, 위 언급한 범주 외의 것들은 논문마다 등장하는 수학들을 그때그때 공부한다고 보시면 됩니다.
@@user-px5rd9oi3l 선생님, 제가 첫번째 답글을 못보고 두번째 답글만 봤었네요. 요약해주신 두번째 답글로 정리가 됐다고 생각했는데, 상세하게 써주신 첫번째 답글보고 한 가지 궁금한 점이 더 생겼습니다😭 말씀하신 부분 중에 NLP에 “학문적으로 접근할 때”라는 것은 대학원에서 연구중이거나 연구소에 소속되어 있는 경우만을 말하는 것은 아니겠죠..? 즉, (기업 내 부설 연구소가 아닌) 일반 AI 관련 민간기업, 스타트업의 채용공고를 보면, Data(또는 AI) engineer 와 Data scientist를 어느정도 구분해서 채용하는 곳들이 있던데, 그런 곳의 경우 Data scientist에게는 말씀하신 "NLP에 학문적으로 접근하는" 능력(깊은 수학적 이해)을 요구하는 것이라고 보면 되는거겠죠? 질문이 많이 길죠..^^;; 천천히 답변 주셔도 됩니다. 언제라도 좋으니, 쉬다가 문득 생각날 때 답변주시면 정말 감사하겠습니다.!
@@tkdgus7337 Data scientist같은 경우는 말씀하신 수학적인 이해를 요구하는 것이 보통 맞습니다. 표현을 다르게 하자면, 대학원/연구소에서는 그러한 수학적 이해에 더해져서 ML 문제를 풀어가는 수학적인 센스 (또는 감각)이 더 필요한 게 맞는 것 같아요. 민간기업 또는 스타트업에서는 주어진 문제를 푸는 것이 main이라면, 대학원에서는 문제를 정의하고, 그것을 해결하는 "나만의 방법"을 찾는 것부터가 시작이기 때문이죠..!
사용하는 torch의 기반 환경들에 따라서 torchtext를 작동시키기 위해 torchdata를 설치해야 하는 경우도 있습니다. tutorials.pytorch.kr/beginner/text_sentiment_ngrams_tutorial.html 여기 description 중 torchdata를 다운로드 할 수 있는 경로도 있으니 참고하시면 됩니다 :)
좋은 강의 정말 감사드립니다!! 강의를 들으면서 공부하는데 궁금한 점이 생겨서 질문드려요 6:39:52 에서 respace를 하면 [batch_size, seq_len, emb_dim]이 [seq_len, batch_size, emb_size]로 바뀐다고 하셨는데 여기서 어떤 원리로 바뀐건지 잘 모르겠어서 질문드립니다 ㅜㅜ
강의 잘 들어 주셔서 감사합니다. 저희 선생님께서 질문에 대한 대답은 직접적으로 힘드실 것 같습니다. 다만 위 강사님께서는 세미나 형식으로 저희가 진행하는 행사 오시는데, 그때 들어오시면 위 질문도 추가로 해보실 수 있다고 생각합니다! 감사합니다. 저희 오픈 채팅방에 들어와 계시면 여러 행사들에 대해서 소식을 들으실 수 있습니다.
[이론 및 실습 자료 무료 다운로드 하는 방법] (1) 메타코드 사이트 회원가입 (mcode.co.kr) (2) 커뮤니티 - 강의 게시판에 글쓰기 (3) [강의명] 을 남겨주시면, 회원가입한 이메일로 자료를 보내드리도록 하겠습니다. (참고 게시글) mcode.co.kr/kor/board/data?viewMode=view&ca=&sel_search=&txt_search=&page=1&idx=729&st=wdate (4) 메타코드 관계자가 이메일로 강의자료를 평일 기준 2일 내 모두 보내드립니다. [메타코드 취업/강의 정보 공유 오픈채팅방 초대] 이메일주소 : support@mcode.co.kr 위 이메일로 메타코드 사이트(mcode.co.kr) 회원 가입후에, 인증사진을 보내주시면 오픈채팅방 초대 주소를 보내드리도록 하겠습니다. [강의 수료 인증서] 유튜브 영상 강의 출석인증을 메타코드 사이트에 하시고나서, "이론 시험"을 통과하시면, "수료증"도 발급해드리고 있습니다. mcode.co.kr *모든 영상에 대한 권한은 메타코드에 있기에, 무단으로 저장 및 활용하시거나 수업자료를 유료목적으로 활용하시면 별도의 조치가 들어갈 수 있습니다.
![딥러닝 무료강의 2시간 완성 - [서울대 AI 박사] - 컴퓨터비전 이론, 코딩 실습](http://i.ytimg.com/vi/1vVzpmAB-Y4/mqdefault.jpg)
![딥러닝 무료강의 2시간 완성 - [서울대 AI 박사] - 컴퓨터비전 이론, 코딩 실습](/img/tr.png)
![[딥러닝 자연어처리] BERT 이해하기](/img/n.gif)
💥 데이터분석/ AI / 데이터엔지니어 Study 13기 모집 (9.3 시작 - 현재 얼리버드 접수중)
🙋 얼리버드 할인받고, 수강신청 하기!
docs.google.com/forms/d/1SbPxoa3zwkFWw9u6eZhNv959OwBmWR-qnNakQnb59Rc/edit
취업 / 이직에 도움이 되는 포폴 결과물을 만듭니다.
🧑🏫강사진
- 카이스트+네카라쿠배 AI 현직자
- 대기업, 스타트업 데이터 분석가
- 서울대 AI 대학원 출신 선생님
- 대기업 금융권 데이터 엔지니어
🗓 시작/진행 일정
* 총 7주, 14시간 과정 (매주 1회 2시간 수업)
✅ A 주제 - 이커머스 데이터 분석가 스터디 / 🆕신규주제
09.08 (일) - 오전 11시 시작
✅ B 주제 - 영상/이미지 분할 (컴퓨터 비전) 스터디 / 🆕신규주제
09.03 (화) - 오후 8시 시작
✅ C 주제 - 데이터 엔지니어 스터디 / 🆕 신규주제
09.05 (목) - 오후 8시 시작
✅ D 주제 - 신용카드 이상 거래 탐지 스터디 /🔥인기 주제 (6 기수 출강)
09.07 (토) - 오후 1시 시작
📋 수업방식
1) 온라인 줌 - 이론 수업/프로젝트 발표
- A주제 데이터 분석 스터디는 1주차에 오프라인 진행
- 오프라인 참석이 어려울 경우, 온라인 진행 가능 (해외 거주 학생도 다수 참여)
2) 매주 과제 제출 예정
3) 매 수업 녹화 강의 - 별도 제공
4) 디스코드 채널 통하여, 강의/프로젝트 관련 Q&A 가능
5) 모집인원
- 주제별 7 ~ 10명
- 신청자가 많을 경우 나중에 신청하신 분들은, 새로운 시간대로 제안 드릴 예정
📌수업결과
1) 딥러닝 / 컴퓨터 비전 / 데이터 엔지니어 / 데이터 분석 포트폴리오 생성
2) 수료증 발급
🏅프로젝트에 성실히 참여하고 결과물이 좋은 분들은 우수 수료증 별도 안대혀지급
[링크드인 "자격증/수료증"] 란에 게시 가능
3) 메타코드M 사이트 혜택
~ 50만원 상당의 직무별 전체 로드맵 Total 강의 1개 코스 대폭 할인 혜택(20만원에 결제 가능)
[ 데분/데사/AI 분야 - 4~6개 강의 묶음]
4) 메타코드 채용 협업 기업 추천 (우수 수료자에 한함)
📌 실제 참여자가 완성한 프로젝트 결과물
colab.research.google.com/drive/1qBEBfZJC7OubDzrpq8R5sPGDERi5jYw_#scrollTo=58iemOH9BaBM
colab.research.google.com/drive/1oDqTi2E-6bFwbe4RNxgX-BE5HQCQDqVG#scrollTo=a2031ae8
colab.research.google.com/drive/1dKAHP7hX_EBQmpg-nSRV38Zmxrs9knXI?usp=sharing
colab.research.google.com/drive/1M393VJr8Qz0VKf2Rj3-7tNcf5UXDlQtA
github.com/ngoolglory/project/blob/47e7c7aa9382e4331b291f02e92f8a651f2307d7/meta_code_project/Fraud_Detecting_Original.ipyn
오빠 고마워~
안녕하세요, 타과생인데 자연어처리 공부를 시작한 대학원생입니다. 훌륭한 강의 진심으로 감사드립니다!
강의가 너무 좋습니다. 다른 영상에서 이해 안됐던 내용들이 강사님 강의로 이해가 됩니다. 아쉬운 점은 최근 기술인 트랜스포머 아키텍쳐에 대한 설명이 빠진 부분인네요. 조만간 트랜스포머 내용 추가해서 업데이트 되길 손꼽아 기다리겠습니다~!
피드백 감사드립니다 :)
50:15 tf-idf
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ이런말하면 죄송하지만 영상제목부터 썸네일에 보이는 영상초반장면 모든게 다 너무 찐 공학박사셔서 들어옴ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
헐 근데 7시간짜리네
박사님 설명 너무 잘하시네요 감사합니다
감사합니다 :)
안녕하세요.
이 강의를 찾고 가슴이 벅찰 정도 너무 기쁘네요!
NLP 관련 깔끔하게 정리된 강의가 별로 없는데, 드디어 찾았네요 😊
열심히 듣고, 다른 분들에게도 꼭 추천하겠습니다!
끝까지 완강하시죠 :)
사랑합니다.
끝까지 재미있게 잘 들으시죠~!
정말 감사합니다.
정말 강의가 재밌어요!
정말 강의 잘하세요!
2:35:43
감사합니다.
강의자료는 저희사이트에서 수강신청후, 다운이 가능하십니다.!
32:58
full버전은 아래 사이트에서 현재 무료로 시청 가능하십니다.
mcode.co.kr
감사합니다. 5:00:00
Thank you so much for the information!!!! This is amazing, and I am grateful that I understand Korean! I wish I could give this content 10000000 thumbs up! I will recommend the content to my Korean students!
4:52:00 내일 이어서 끝까지 시청
좋은 강의 감사합니다!
즐거운 마음으로 강의 잘 들었습니다.
6:05:50 에 hidden state shape이 모든 시간에 대해 전부 가지고 있다고 하셨지만 헷갈리신 것 같아요.
그 전에 설명하신대로 [D*num_layer, batch, hidden]으로 출력 됩니다.
그래서 h=h[-1]는 마지막 단어에 대한 hidden state가 아닌 마지막 stacked layer의 hidden state를 가지고 와서 fc를 통과하게 되는 셈이 됩니다!
혁펜하임님을 여기서 뵙네요 ㅎ
@@user-py9hf7zs2f ㅎㅎ 반가워용
갓펜하임
감사합니다
강의가 매우 유익했습니다. 감사합니다
감사합니다~ 트랜스포머 내용이 빠져서 조금 아쉬웠는데 그래도 대만족합니다 :)
감사합니다. 주변에 메타코드 많이 공유해주세요~
무료강의 너무 감사합니다. 감사히 잘 보고 있습니다.
강의 중에서 실습부분의 여러 코드들에 대한 이해가 어려운데 참고할 수 있는 자료나 설명부분 없을까요?ㅠㅠㅠ
좋은 강의 너무 감사합니다..
감사합니다.
자주 찾아와주세요.!
최고예요!!
감사합니다 계속 관심 가져주세요~
진짜 기가 막히게 설명 잘하십니다. 그런데 Transformer에 대한 강의는 따로 안올려주실까요? ㅠㅠㅠ해당 강의에도 Transformer는 빠져 있네요 ㅠㅠㅠ그래도 감사합니다.
2:16:29 경 GloVe Loss Function 식이 logp(i|k) = log(Xki/Xk)가 되고, logXki - logXk가 맞는것 아닌가요?
1:25:00
@@_pink_mustard 🔥 풀 버전 영상보기 🔥
metacodes.co.kr
@@mcodeM 혹시 강의 자료는 없나요? 찾아보니까 없어서요
3:58:18 북마크
끝까지 공부 화이팅입니다!
진짜 도윰 많이 받고 있습니다. 강의 정말 잘하시네요
감사합니다 ㅎㅎ
안녕하세요~ 강의 너무 유익하게 잘 듣고 있습니다. 혹시 Transformer 부분은 업로드 되었나요?!
다시보기
4:32:20
좋은 강의 정말 감사드립니다. 궁금한 점이 있는데요, 토큰화 이후에 정제가 이루어지는 것이 정해진 규칙인가요? 불용어나 특수문자, 소문자 변환을 한 다음에 토큰화하지 않고, 그 반대로 진행하는 이유가 따로 있는 것인가요?
값진 강의를 공유해주셔서 감사드립니다!
그리고 딥러닝과 같은 진입 장벽이 높다고 할 수 있는 영역에서 많은 사람들이 역량을 기를 수 있도록 도움을 주시려는 메타코드의 취지에 진심 가득한 박수를 보냅니다~!!
글을 남기는 김에 궁금한 부분도 질문을 좀 드리자면,
온라인 커뮤니티의 게시글들을 크롤링 한 다음 딥러닝 기법을 활용해 게시글들의 종류를 몇 가지로 범주로 분류하고자 할 때, 사람이 일일이 라벨링을 하지 않고 라벨링을 할 수 있는 방법이 있나요? 온라인 커뮤니티의 게시글을 분류하는 과제를 수행해보고 싶은데 일단 라벨링 부분이 너무 막막하게 다가와서 질문드려 봅니다
안녕하세요. 우선 좋은 댓글 내용과 더불어 저희 취지를 이해해 주셔서 감사합니다. 적어도 코딩/데이터교육에서 저희는 무료로 많이 강의를 배포하고 많은 사람들이 모이는 공간이 되었으면 좋겠습니다.
문의주신 질문은 박사님께도 함께 여쭤보도록 하겠습니다.^^
답변이 늦어 죄송합니다, data 수가 많을 경우에 그 data에 일일이 label을 달아 주는 것도 하나의 challenge에 속합니다. 이러한 경우에 종종 사용하는 방법들은 아래와 같은 방법이 있습니다. 아쉽지만 label automation 역시 machine learning 기법들을 사용해야 합니다. 간단히 요약하자면, label된 "일부" 데이터로 label되지 않은 데이터를 자동으로 label 할 수 있도록 돕는 역할을 합니다. 요런 자동 labeling도 하나의 연구 주제가 될 수 있는 것이죠..!
- Semi-supervised learning
- generative-based approach
---
(참고)
blog.est.ai/2020/11/ssl/
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towardsdatascience.com/ai-assisted-automated-machine-driven-data-labeling-approach-afde67e32c52
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@@user-px5rd9oi3l 많이 바쁘실 텐데도 친절히 답변주셔서 감사합니다~ 고려해봐야 할 방향과 래퍼런스까지 알려주셨으니 잘 활용해보겠습니다. 다시 한 번 감사요! :)
45:00
53:16 책갈피
며칠에 나눠서 조금씩 보고 있습니다^^ 귀한 영상 감사히 잘 보겠습니다😊
선생님 질문 하나만 드릴게요~
설명하시는거 보니까 요즘은 자연어처리 분야에서 딥러닝 기법이 메인인 것 같은데, 그러면 자연어처리(NLP)를 학습하고 논문을 이해함에 필요한 수학 과목들도 딥러닝에 필요한 수학 과목들과 동일한가요?(흔히들 말하는 선형대수학, 확률통계, 다변수 미적분학)
혹, NLP 분야에서 요구되는 수학은 조금 다른지(더 추가되거나 빠지는게 있는지) 궁금합니다!
기본적인 베이스로 깔고 들어가는 딥러닝 기법들은 사실 기본적인 선형대수학 (2000년대 초 고등교육과정 행렬) 수준으로도 가능합니다. 그리고 NLP 자체를 하나의 tool로서 활용하는 개발자 입장에서는 그렇게 높은 수준의 수학을 필요로 하지 않습니다. 다만, NLP를 활용해 학문적인 연구를 하기 위해서는 수리통계, 베이즈통계, 미적분학, 선형대수학 등 수학에 대한 기본적인 지식들은 갖추고 있어야 합니다. 예를 들어, NLP에서의 생성 모델을 공부하기 위해서는 Generative model 이해가 필요한데, 수리통계와 베이즈통계에 대한 이해가 없으면 공부하기 쉽지는 않아요. 보통 그래서 학문적으로 접근할 때는 다양한 논문들과 부딪혀 보고, 검색을 하고 자료를 찾아 나가면서 직접 필요한 부분들을 공부해 나간다고 보시면 됩니다.
요약하자면, 베이스가 되는 수학 과목들은
- 선형대수, 수리통계, 베이즈통계, 미적분학
이지만 그 지식들이 모두 필요한 것은 아니며, 선택적으로 공부가 필요합니다. 또한 논문들에서는 이와 별개로 다양한 수학적 테크닉들이 사용되므로, 위 언급한 범주 외의 것들은 논문마다 등장하는 수학들을 그때그때 공부한다고 보시면 됩니다.
@@user-px5rd9oi3l 아~ 그래서 수학에 대해 말씀하시는 분들이 권장하는게 조금씩 달랐던거군요!🧐 혼란스러웠었는데 깨달음 주셔서 감사합니다🥹
@@user-px5rd9oi3l 선생님, 제가 첫번째 답글을 못보고 두번째 답글만 봤었네요. 요약해주신 두번째 답글로 정리가 됐다고 생각했는데, 상세하게 써주신 첫번째 답글보고 한 가지 궁금한 점이 더 생겼습니다😭
말씀하신 부분 중에 NLP에 “학문적으로 접근할 때”라는 것은 대학원에서 연구중이거나 연구소에 소속되어 있는 경우만을 말하는 것은 아니겠죠..?
즉, (기업 내 부설 연구소가 아닌) 일반 AI 관련 민간기업, 스타트업의 채용공고를 보면, Data(또는 AI) engineer 와 Data scientist를 어느정도 구분해서 채용하는 곳들이 있던데, 그런 곳의 경우 Data scientist에게는 말씀하신 "NLP에 학문적으로 접근하는" 능력(깊은 수학적 이해)을 요구하는 것이라고 보면 되는거겠죠?
질문이 많이 길죠..^^;; 천천히 답변 주셔도 됩니다. 언제라도 좋으니, 쉬다가 문득 생각날 때 답변주시면 정말 감사하겠습니다.!
@@tkdgus7337 Data scientist같은 경우는 말씀하신 수학적인 이해를 요구하는 것이 보통 맞습니다. 표현을 다르게 하자면, 대학원/연구소에서는 그러한 수학적 이해에 더해져서 ML 문제를 풀어가는 수학적인 센스 (또는 감각)이 더 필요한 게 맞는 것 같아요. 민간기업 또는 스타트업에서는 주어진 문제를 푸는 것이 main이라면, 대학원에서는 문제를 정의하고, 그것을 해결하는 "나만의 방법"을 찾는 것부터가 시작이기 때문이죠..!
좋은 강의 잘 수강하고 있습니다!! 감사합니다!
강의를 수강하면서 실습 부분을 따라하고 있는데 자꾸 오류가 발생해서 혹시 torchtext는 어떠한 버전을 썼는지 알 수 있을까요?
사용하는 torch의 기반 환경들에 따라서 torchtext를 작동시키기 위해 torchdata를 설치해야 하는 경우도 있습니다.
tutorials.pytorch.kr/beginner/text_sentiment_ngrams_tutorial.html
여기 description 중 torchdata를 다운로드 할 수 있는 경로도 있으니 참고하시면 됩니다 :)
너무 좋은 강의 감사드립니다~
혹시, 추가적인 실습을 해보고 싶은데 추천하시는 방법(or 강의) 가 있을까요?
우선 저희 강의를 모두 들으시고, 향후 다른 저희 강의들도 실습 따라해보시면 좋습니다.
안녕하세요 쉽게 설명해주시는 덕분에 재밌게 공부하고 있는 중 입니다! 혹시 Transformer 부분은 따로 구매해서 봐야하는건가요 ??? ㅠㅠㅠ
돈을 내고서라도 듣고싶어요 ,, 어디서 들을수있나요 ,,,ㅠㅠㅠ 메타코드M 홈페이지 리뷰봐도 트랜스포머 내용은 없는거같은데요 ㅜㅜㅜㅜ 선생님 ㅠㅠㅠㅠㅠㅜㅠㅠㅠㅠㅠㅜㅠㅜㅠㅜㅠㅜㅠ
6:48:20
1:21:32 에서 데> 데이터로 가기 위해서 삽입인거죠? 말씀은 데이터에서 데로 가려면이라고 하셔서 헷갈리네요
안녕하세요~.. 선물트레이더입니다.. 차트를 캡쳐해서 저장해놓은게 있는데, 이걸 딥러닝으로 학습시킬수도 있는지요?
3개의 차트를 한개의 pc화면에 띄워놓은 후 3개의 차트를 종합해서 분석해서, 방향성을 실시간으로 파악하는데, 1년치 이상의 캡쳐화면을 딥러닝으로 학습시켜서, 자동매매시스템을 구현하는게 제 꿈입니다..
제 평생에 가능할 것 같다는 생각도 듭니다만, 디러닝으로 가능할까요???
유용한 강의 감사합니다. 혹시 transformer와 관련된 강의도 업데이트 가능할까요?
1:38:50
2:00:40
좋은 강의 정말 감사드립니다!! 강의를 들으면서 공부하는데 궁금한 점이 생겨서 질문드려요
6:39:52 에서 respace를 하면 [batch_size, seq_len, emb_dim]이 [seq_len, batch_size, emb_size]로 바뀐다고 하셨는데
여기서 어떤 원리로 바뀐건지 잘 모르겠어서 질문드립니다 ㅜㅜ
그리고 이어서 설명하신 teacher forcing에서 모든 단어에 대해서 정답을 알려주지 않고 teacher ratio를 설정해준 이유는 과적합을 방지하기 위해서인가요..?
강의 잘 들어 주셔서 감사합니다.
저희 선생님께서 질문에 대한 대답은 직접적으로 힘드실 것 같습니다. 다만 위 강사님께서는 세미나 형식으로 저희가 진행하는 행사 오시는데, 그때 들어오시면 위 질문도 추가로 해보실 수 있다고 생각합니다! 감사합니다.
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그 혹시 실습자료를 colab이나 주피터에서 열고 싶은데 어떻게 해야하나요..? ㅠㅠ
안녕하세요 강사님께 강의 문의를 두리고 싶은대, 혹시 강사님 이메일주소나 연락방법을 알 수 있을까요?
강사님께 직접적인 연락은 제한되지만, support@mcode.co.kr 이메일로 남겨주시면 전달드리겠습니다 :)
안녕하세요 강의를 듣던중에 transformer 내용이 없어서 문의드립니다
원래 내용이 없는건지 누락된건지 궁금합니다
안녕하세요. 일부 부분은 편집하면서 누락된 부분이 있는데, 향후 보완해서 추가로 업로드에 반영하겠습니다. 감사합니다.!
기존에 있던 타임 테이블을 삭제하신 것 같은데 그 이유를 알 수 있을까요?
혹시 타임 테이블 다시 올려주실 수 있을까요?
타임테이블 삭제하지않았고. 위 게시글 본문내용에 있습니다.
아하 감사합니다 😄
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(참고 게시글) mcode.co.kr/kor/board/data?viewMode=view&ca=&sel_search=&txt_search=&page=1&idx=729&st=wdate
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