- ÇöÀç À§Ä¡
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ÆÄÀ̽㠶óÀ̺귯¸®¸¦ È°¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´× - ¾Èµå·¹¾Æ½º ¹Á·¯.¼¼¶ó °¡À̵µ ÁöÀ½, ¹ÚÇؼ± ¿Å±è
»çÀÌŶ·±ÀÇ ÇÙ½É °³¹ßÀÚ°¡ º¹ÀâÇÑ ¼öÇÐÀ» µ¿¿øÇÏÁö ¾Ê°í ½Ç¿ëÀûÀ¸·Î ¸Ó½Å·¯´×À» ±¸ÃàÇÏ´Â ¸ðµç ´Ü°è¸¦ ¼³¸íÇÑ´Ù. ¹ÌÀûºÐ, ¼±Çü´ë¼ö, È®·ü ÀÌ·ÐÀ» °øºÎÇÏÁö ¾Ê¾Ò¾îµµ ÀÌ Ã¥À» ÅëÇØ ¸Ó½Å·¯´×À» È°¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô µÉ °ÍÀÌ´Ù.
»çÀÌŶ·±ÀÇ ÇÙ½É °³¹ßÀÚ°¡ º¹ÀâÇÑ ¼öÇÐÀ» µ¿¿øÇÏÁö ¾Ê°í ½Ç¿ëÀûÀ¸·Î ¸Ó½Å·¯´×À» ±¸ÃàÇÏ´Â ¸ðµç ´Ü°è¸¦ ¼³¸íÇÑ´Ù. ¹ÌÀûºÐ, ¼±Çü´ë¼ö, È®·ü ÀÌ·ÐÀ» °øºÎÇÏÁö ¾Ê¾Ò¾îµµ ÀÌ Ã¥À» ÅëÇØ ¸Ó½Å·¯´×À» È°¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô µÉ °ÍÀÌ´Ù.
ÀúÀÚ: ¾Èµå·¹¾Æ½º ¹Á·¯.¼¼¶ó °¡À̵µ ÁöÀ½, ¹ÚÇؼ± ¿Å±è
CHAPTER 1 ¼Ò°³
1.1 ¿Ö ¸Ó½Å·¯´×Àΰ¡?
__1.1.1 ¸Ó½Å·¯´×À¸·Î Ç® ¼ö ÀÖ´Â ¹®Á¦
__1.1.2 ¹®Á¦¿Í µ¥ÀÌÅÍ ÀÌÇØÇϱâ
1.2 ¿Ö ÆÄÀ̽ãÀΰ¡?
1.3 scikit-learn
__1.3.1 scikit-learn ¼³Ä¡
1.4 Çʼö ¶óÀ̺귯¸®¿Í µµ±¸µé
__1.4.1 ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏ
__1.4.2 NumPy
__1.4.3 SciPy
__1.4.4 matplotlib
__1.4.5 pandas
__1.4.6 mglearn
1.5 ÆÄÀ̽ã 2 vs. ÆÄÀ̽ã 3
1.6 ÀÌ Ã¥¿¡¼ »ç¿ëÇÏ´Â ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ¹öÀü
1.7 ù ¹ø° ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼Ç: º×²ÉÀÇ Ç°Á¾ ºÐ·ù
__1.7.1 µ¥ÀÌÅÍ ÀûÀç
__1.7.2 ¼º°ú ÃøÁ¤: ÈÆ·Ã µ¥ÀÌÅÍ¿Í Å×½ºÆ® µ¥ÀÌÅÍ
__1.7.3 °¡Àå ¸ÕÀú ÇÒ ÀÏ: µ¥ÀÌÅÍ »ìÆ캸±â
__1.7.4 ù ¹ø° ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨: k-ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô ¾Ë°í¸®Áò
__1.7.5 ¿¹ÃøÇϱâ
__1.7.6 ¸ðµ¨ Æò°¡Çϱâ
1.8 ¿ä¾à ¹× Á¤¸®
CHAPTER 2 Áöµµ ÇнÀ
2.1 ºÐ·ù¿Í ȸ±Í
2.2 ÀϹÝÈ, °ú´ëÀûÇÕ, °ú¼ÒÀûÇÕ
__2.2.1 ¸ðµ¨ º¹Àâµµ¿Í µ¥ÀÌÅͼ ũ±âÀÇ °ü°è
2.3 Áöµµ ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò
__2.3.1 ¿¹Á¦¿¡ »ç¿ëÇÒ µ¥ÀÌÅͼÂ
__2.3.2 k-ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô
__2.3.3 ¼±Çü ¸ðµ¨
__2.3.4 ³ªÀÌºê º£ÀÌÁî ºÐ·ù±â
__2.3.5 °áÁ¤ Æ®¸®
__2.3.6 °áÁ¤ Æ®¸®ÀÇ ¾Ó»óºí
__2.3.7 (Çѱ¹¾îÆÇ ºÎ·Ï) ¹è±ë, ¿¢½ºÆ®¶ó Æ®¸®, ¿¡À̴ٺνºÆ®
__2.3.8 Ä¿³Î ¼Æ÷Æ® º¤ÅÍ ¸Ó½Å
__2.3.9 ½Å°æ¸Á(µö·¯´×)
2.4 ºÐ·ù ¿¹ÃøÀÇ ºÒÈ®½Ç¼º ÃßÁ¤
__2.4.1 °áÁ¤ ÇÔ¼ö
__2.4.2 ¿¹Ãø È®·ü
__2.4.3 ´ÙÁß ºÐ·ù¿¡¼ÀÇ ºÒÈ®½Ç¼º
2.5 ¿ä¾à ¹× Á¤¸®
CHAPTER 3 ºñÁöµµ ÇнÀ°ú µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
3.1 ºñÁöµµ ÇнÀÀÇ Á¾·ù
3.2 ºñÁöµµ ÇнÀÀÇ µµÀü °úÁ¦
3.3 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®¿Í ½ºÄÉÀÏ Á¶Á¤
__3.3.1 ¿©·¯ °¡Áö Àüó¸® ¹æ¹ý
__3.3.2 µ¥ÀÌÅÍ º¯È¯ Àû¿ëÇϱâ
__3.3.3 (Çѱ¹¾îÆÇ ºÎ·Ï) QuantileTransformer¿Í PowerTransformer
__3.3.4 ÈÆ·Ã µ¥ÀÌÅÍ¿Í Å×½ºÆ® µ¥ÀÌÅÍÀÇ ½ºÄÉÀÏÀ» °°Àº ¹æ¹ýÀ¸·Î Á¶Á¤Çϱâ
__3.3.5 Áöµµ ÇнÀ¿¡¼ µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® È¿°ú
3.4 Â÷¿ø Ãà¼Ò, Ư¼º ÃßÃâ, ¸Å´ÏÆúµå ÇнÀ
__3.4.1 ÁÖ¼ººÐ ºÐ¼®(PCA)
__3.4.2 ºñÀ½¼ö Çà·Ä ºÐÇØ(NMF)
__3.4.3 t-SNE¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ¸Å´ÏÆúµå ÇнÀ
3.5 ±ºÁý
__3.5.1 k-Æò±Õ ±ºÁý
__3.5.2 º´ÇÕ ±ºÁý
__3.5.3 DBSCAN
__3.5.4 ±ºÁý ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ ºñ±³¿Í Æò°¡
__3.5.5 ±ºÁý ¾Ë°í¸®Áò ¿ä¾à
3.6 ¿ä¾à ¹× Á¤¸®
CHAPTER 4 µ¥ÀÌÅÍ Ç¥Çö°ú Ư¼º °øÇÐ
4.1 ¹üÁÖÇü º¯¼ö
__4.1.1 ¿ø-ÇÖ-ÀÎÄÚµù(°¡º¯¼ö)
__4.1.2 ¼ýÀڷΠǥÇöµÈ ¹üÁÖÇü Ư¼º
4.2 OneHotEncoder¿Í ColumnTransformer: scikit-learnÀ¸·Î ¹üÁÖÇü º¯¼ö ´Ù·ç±â
4.3 make_column_transformer·Î °£ÆíÇÏ°Ô ColumnTransformer ¸¸µé±â
4.4 ±¸°£ ºÐÇÒ, ÀÌ»êÈ ±×¸®°í ¼±Çü ¸ðµ¨, Æ®¸® ¸ðµ¨
4.5 »óÈ£ÀÛ¿ë°ú ´ÙÇ×½Ä
4.6 ÀϺ¯·® ºñ¼±Çü º¯È¯
4.7 Ư¼º ÀÚµ¿ ¼±ÅÃ
__4.7.1 ÀϺ¯·® Åë°è
__4.7.2 ¸ðµ¨ ±â¹Ý Ư¼º ¼±ÅÃ
__4.7.3 ¹Ýº¹Àû Ư¼º ¼±ÅÃ
4.8 Àü¹®°¡ Áö½Ä È°¿ë
4.9 ¿ä¾à ¹× Á¤¸®
CHAPTER 5 ¸ðµ¨ Æò°¡¿Í ¼º´É Çâ»ó
5.1 ±³Â÷ °ËÁõ
__5.1.1 scikit-learnÀÇ ±³Â÷ °ËÁõ
__5.1.2 ±³Â÷ °ËÁõÀÇ ÀåÁ¡
__5.1.3 °èÃþº° k-°ã ±³Â÷ °ËÁõ°ú ±×¿Ü Àü·«µé
__5.1.4 (Çѱ¹¾îÆÇ ºÎ·Ï) ¹Ýº¹ ±³Â÷ °ËÁõ
5.2 ±×¸®µå ¼Ä¡
__5.2.1 °£´ÜÇÑ ±×¸®µå ¼Ä¡
__5.2.2 ¸Å°³º¯¼ö °ú´ëÀûÇÕ°ú °ËÁõ ¼¼Æ®
__5.2.3 ±³Â÷ °ËÁõÀ» »ç¿ëÇÑ ±×¸®µå ¼Ä¡
5.3 Æò°¡ ÁöÇ¥¿Í ÃøÁ¤
__5.3.1 ÃÖÁ¾ ¸ñÇ¥¸¦ ±â¾ïÇ϶ó
__5.3.2 ÀÌÁø ºÐ·ùÀÇ Æò°¡ ÁöÇ¥
__5.3.3 ´ÙÁß ºÐ·ùÀÇ Æò°¡ ÁöÇ¥
__5.3.4 ȸ±ÍÀÇ Æò°¡ ÁöÇ¥
__5.3.5 ¸ðµ¨ ¼±Åÿ¡¼ Æò°¡ ÁöÇ¥ »ç¿ëÇϱâ
5.4 ¿ä¾à ¹× Á¤¸®
CHAPTER 6 ¾Ë°í¸®Áò üÀΰú ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ
6.1 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®¿Í ¸Å°³º¯¼ö ¼±ÅÃ
6.2 ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ ±¸ÃàÇϱâ
6.3 ±×¸®µå ¼Ä¡¿¡ ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ Àû¿ëÇϱâ
6.4 ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ ÀÎÅÍÆäÀ̽º
__6.4.1 make_piplelineÀ» »ç¿ëÇÑ ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ »ý¼º
__6.4.2 ´Ü°è ¼Ó¼º¿¡ Á¢±ÙÇϱâ
__6.4.3 ±×¸®µå ¼Ä¡ ¾ÈÀÇ ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ ¼Ó¼º¿¡ Á¢±ÙÇϱâ
6.5 Àüó¸®¿Í ¸ðµ¨ÀÇ ¸Å°³º¯¼ö¸¦ À§ÇÑ ±×¸®µå ¼Ä¡
6.6 ¸ðµ¨ ¼±ÅÃÀ» À§ÇÑ ±×¸®µå ¼Ä¡
__6.6.1 Áߺ¹ °è»ê ÇÇÇϱâ
6.7 ¿ä¾à ¹× Á¤¸®
CHAPTER 7 ÅؽºÆ® µ¥ÀÌÅÍ ´Ù·ç±â
7.1 ¹®ÀÚ¿ µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ
7.2 ¿¹Á¦ ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼Ç: ¿µÈ ¸®ºä °¨¼º ºÐ¼®
7.3 ÅؽºÆ® µ¥ÀÌÅ͸¦ BOW·Î Ç¥ÇöÇϱâ
__7.3.1 »ùÇà µ¥ÀÌÅÍ¿¡ BOW Àû¿ëÇϱâ
__7.3.2 ¿µÈ ¸®ºä¿¡ ´ëÇÑ BOW
7.4 ºÒ¿ë¾î
7.5 tf-idf·Î µ¥ÀÌÅÍ ½ºÄÉÀÏ º¯°æÇϱâ
7.6 ¸ðµ¨ °è¼ö Á¶»ç
7.7 ¿©·¯ ´Ü¾î·Î ¸¸µç BOW(n-±×·¥)
7.8 °í±Þ ÅäÅ«È, ¾î°£ ÃßÃâ, Ç¥Á¦¾î ÃßÃâ
__7.8.1 (Çѱ¹¾îÆÇ ºÎ·Ï) KoNLPy¸¦ »ç¿ëÇÑ ¿µÈ ¸®ºä ºÐ¼®
7.9 ÅäÇÈ ¸ðµ¨¸µ°ú ¹®¼ ±ºÁýÈ
__7.9.1 LDA
7.10 ¿ä¾à ¹× Á¤¸®
CHAPTER 8 ¸¶¹«¸®
8.1 ¸Ó½Å·¯´× ¹®Á¦ Á¢±Ù ¹æ¹ý
__8.1.1 ÀÇ»ç °áÁ¤ Âü¿©
8.2 ÇÁ·ÎÅäŸÀÔ¿¡¼ Á¦Ç°±îÁö
8.3 Á¦Ç° ½Ã½ºÅÛ Å×½ºÆ®
8.4 ³ª¸¸ÀÇ ÃßÁ¤±â ¸¸µé±â
8.5 ´õ ¹è¿ï °Íµé
__8.5.1 ÀÌ·Ð
__8.5.2 ´Ù¸¥ ¸Ó½Å·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¿Í ÆÐÅ°Áö
__8.5.3 ·©Å·, Ãßõ ½Ã½ºÅÛ°ú ±× ¿Ü ´Ù¸¥ ¾Ë°í¸®Áò
__8.5.4 È®·ü ¸ðµ¨¸µ, Ãß·Ð, È®·üÀû ÇÁ·Î±×·¡¹Ö
__8.5.5 ½Å°æ¸Á
__8.5.6 ´ë±Ô¸ð µ¥ÀÌÅͼÂÀ¸·Î È®Àå
__8.5.7 ½Ç·Â ±â¸£±â
8.6 ¸¶Ä¡¸ç
1.1 ¿Ö ¸Ó½Å·¯´×Àΰ¡?
__1.1.1 ¸Ó½Å·¯´×À¸·Î Ç® ¼ö ÀÖ´Â ¹®Á¦
__1.1.2 ¹®Á¦¿Í µ¥ÀÌÅÍ ÀÌÇØÇϱâ
1.2 ¿Ö ÆÄÀ̽ãÀΰ¡?
1.3 scikit-learn
__1.3.1 scikit-learn ¼³Ä¡
1.4 Çʼö ¶óÀ̺귯¸®¿Í µµ±¸µé
__1.4.1 ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏ
__1.4.2 NumPy
__1.4.3 SciPy
__1.4.4 matplotlib
__1.4.5 pandas
__1.4.6 mglearn
1.5 ÆÄÀ̽ã 2 vs. ÆÄÀ̽ã 3
1.6 ÀÌ Ã¥¿¡¼ »ç¿ëÇÏ´Â ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ¹öÀü
1.7 ù ¹ø° ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼Ç: º×²ÉÀÇ Ç°Á¾ ºÐ·ù
__1.7.1 µ¥ÀÌÅÍ ÀûÀç
__1.7.2 ¼º°ú ÃøÁ¤: ÈÆ·Ã µ¥ÀÌÅÍ¿Í Å×½ºÆ® µ¥ÀÌÅÍ
__1.7.3 °¡Àå ¸ÕÀú ÇÒ ÀÏ: µ¥ÀÌÅÍ »ìÆ캸±â
__1.7.4 ù ¹ø° ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨: k-ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô ¾Ë°í¸®Áò
__1.7.5 ¿¹ÃøÇϱâ
__1.7.6 ¸ðµ¨ Æò°¡Çϱâ
1.8 ¿ä¾à ¹× Á¤¸®
CHAPTER 2 Áöµµ ÇнÀ
2.1 ºÐ·ù¿Í ȸ±Í
2.2 ÀϹÝÈ, °ú´ëÀûÇÕ, °ú¼ÒÀûÇÕ
__2.2.1 ¸ðµ¨ º¹Àâµµ¿Í µ¥ÀÌÅͼ ũ±âÀÇ °ü°è
2.3 Áöµµ ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò
__2.3.1 ¿¹Á¦¿¡ »ç¿ëÇÒ µ¥ÀÌÅͼÂ
__2.3.2 k-ÃÖ±ÙÁ¢ ÀÌ¿ô
__2.3.3 ¼±Çü ¸ðµ¨
__2.3.4 ³ªÀÌºê º£ÀÌÁî ºÐ·ù±â
__2.3.5 °áÁ¤ Æ®¸®
__2.3.6 °áÁ¤ Æ®¸®ÀÇ ¾Ó»óºí
__2.3.7 (Çѱ¹¾îÆÇ ºÎ·Ï) ¹è±ë, ¿¢½ºÆ®¶ó Æ®¸®, ¿¡À̴ٺνºÆ®
__2.3.8 Ä¿³Î ¼Æ÷Æ® º¤ÅÍ ¸Ó½Å
__2.3.9 ½Å°æ¸Á(µö·¯´×)
2.4 ºÐ·ù ¿¹ÃøÀÇ ºÒÈ®½Ç¼º ÃßÁ¤
__2.4.1 °áÁ¤ ÇÔ¼ö
__2.4.2 ¿¹Ãø È®·ü
__2.4.3 ´ÙÁß ºÐ·ù¿¡¼ÀÇ ºÒÈ®½Ç¼º
2.5 ¿ä¾à ¹× Á¤¸®
CHAPTER 3 ºñÁöµµ ÇнÀ°ú µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
3.1 ºñÁöµµ ÇнÀÀÇ Á¾·ù
3.2 ºñÁöµµ ÇнÀÀÇ µµÀü °úÁ¦
3.3 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®¿Í ½ºÄÉÀÏ Á¶Á¤
__3.3.1 ¿©·¯ °¡Áö Àüó¸® ¹æ¹ý
__3.3.2 µ¥ÀÌÅÍ º¯È¯ Àû¿ëÇϱâ
__3.3.3 (Çѱ¹¾îÆÇ ºÎ·Ï) QuantileTransformer¿Í PowerTransformer
__3.3.4 ÈÆ·Ã µ¥ÀÌÅÍ¿Í Å×½ºÆ® µ¥ÀÌÅÍÀÇ ½ºÄÉÀÏÀ» °°Àº ¹æ¹ýÀ¸·Î Á¶Á¤Çϱâ
__3.3.5 Áöµµ ÇнÀ¿¡¼ µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸® È¿°ú
3.4 Â÷¿ø Ãà¼Ò, Ư¼º ÃßÃâ, ¸Å´ÏÆúµå ÇнÀ
__3.4.1 ÁÖ¼ººÐ ºÐ¼®(PCA)
__3.4.2 ºñÀ½¼ö Çà·Ä ºÐÇØ(NMF)
__3.4.3 t-SNE¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ¸Å´ÏÆúµå ÇнÀ
3.5 ±ºÁý
__3.5.1 k-Æò±Õ ±ºÁý
__3.5.2 º´ÇÕ ±ºÁý
__3.5.3 DBSCAN
__3.5.4 ±ºÁý ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ ºñ±³¿Í Æò°¡
__3.5.5 ±ºÁý ¾Ë°í¸®Áò ¿ä¾à
3.6 ¿ä¾à ¹× Á¤¸®
CHAPTER 4 µ¥ÀÌÅÍ Ç¥Çö°ú Ư¼º °øÇÐ
4.1 ¹üÁÖÇü º¯¼ö
__4.1.1 ¿ø-ÇÖ-ÀÎÄÚµù(°¡º¯¼ö)
__4.1.2 ¼ýÀڷΠǥÇöµÈ ¹üÁÖÇü Ư¼º
4.2 OneHotEncoder¿Í ColumnTransformer: scikit-learnÀ¸·Î ¹üÁÖÇü º¯¼ö ´Ù·ç±â
4.3 make_column_transformer·Î °£ÆíÇÏ°Ô ColumnTransformer ¸¸µé±â
4.4 ±¸°£ ºÐÇÒ, ÀÌ»êÈ ±×¸®°í ¼±Çü ¸ðµ¨, Æ®¸® ¸ðµ¨
4.5 »óÈ£ÀÛ¿ë°ú ´ÙÇ×½Ä
4.6 ÀϺ¯·® ºñ¼±Çü º¯È¯
4.7 Ư¼º ÀÚµ¿ ¼±ÅÃ
__4.7.1 ÀϺ¯·® Åë°è
__4.7.2 ¸ðµ¨ ±â¹Ý Ư¼º ¼±ÅÃ
__4.7.3 ¹Ýº¹Àû Ư¼º ¼±ÅÃ
4.8 Àü¹®°¡ Áö½Ä È°¿ë
4.9 ¿ä¾à ¹× Á¤¸®
CHAPTER 5 ¸ðµ¨ Æò°¡¿Í ¼º´É Çâ»ó
5.1 ±³Â÷ °ËÁõ
__5.1.1 scikit-learnÀÇ ±³Â÷ °ËÁõ
__5.1.2 ±³Â÷ °ËÁõÀÇ ÀåÁ¡
__5.1.3 °èÃþº° k-°ã ±³Â÷ °ËÁõ°ú ±×¿Ü Àü·«µé
__5.1.4 (Çѱ¹¾îÆÇ ºÎ·Ï) ¹Ýº¹ ±³Â÷ °ËÁõ
5.2 ±×¸®µå ¼Ä¡
__5.2.1 °£´ÜÇÑ ±×¸®µå ¼Ä¡
__5.2.2 ¸Å°³º¯¼ö °ú´ëÀûÇÕ°ú °ËÁõ ¼¼Æ®
__5.2.3 ±³Â÷ °ËÁõÀ» »ç¿ëÇÑ ±×¸®µå ¼Ä¡
5.3 Æò°¡ ÁöÇ¥¿Í ÃøÁ¤
__5.3.1 ÃÖÁ¾ ¸ñÇ¥¸¦ ±â¾ïÇ϶ó
__5.3.2 ÀÌÁø ºÐ·ùÀÇ Æò°¡ ÁöÇ¥
__5.3.3 ´ÙÁß ºÐ·ùÀÇ Æò°¡ ÁöÇ¥
__5.3.4 ȸ±ÍÀÇ Æò°¡ ÁöÇ¥
__5.3.5 ¸ðµ¨ ¼±Åÿ¡¼ Æò°¡ ÁöÇ¥ »ç¿ëÇϱâ
5.4 ¿ä¾à ¹× Á¤¸®
CHAPTER 6 ¾Ë°í¸®Áò üÀΰú ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ
6.1 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®¿Í ¸Å°³º¯¼ö ¼±ÅÃ
6.2 ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ ±¸ÃàÇϱâ
6.3 ±×¸®µå ¼Ä¡¿¡ ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ Àû¿ëÇϱâ
6.4 ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ ÀÎÅÍÆäÀ̽º
__6.4.1 make_piplelineÀ» »ç¿ëÇÑ ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ »ý¼º
__6.4.2 ´Ü°è ¼Ó¼º¿¡ Á¢±ÙÇϱâ
__6.4.3 ±×¸®µå ¼Ä¡ ¾ÈÀÇ ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ ¼Ó¼º¿¡ Á¢±ÙÇϱâ
6.5 Àüó¸®¿Í ¸ðµ¨ÀÇ ¸Å°³º¯¼ö¸¦ À§ÇÑ ±×¸®µå ¼Ä¡
6.6 ¸ðµ¨ ¼±ÅÃÀ» À§ÇÑ ±×¸®µå ¼Ä¡
__6.6.1 Áߺ¹ °è»ê ÇÇÇϱâ
6.7 ¿ä¾à ¹× Á¤¸®
CHAPTER 7 ÅؽºÆ® µ¥ÀÌÅÍ ´Ù·ç±â
7.1 ¹®ÀÚ¿ µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ
7.2 ¿¹Á¦ ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼Ç: ¿µÈ ¸®ºä °¨¼º ºÐ¼®
7.3 ÅؽºÆ® µ¥ÀÌÅ͸¦ BOW·Î Ç¥ÇöÇϱâ
__7.3.1 »ùÇà µ¥ÀÌÅÍ¿¡ BOW Àû¿ëÇϱâ
__7.3.2 ¿µÈ ¸®ºä¿¡ ´ëÇÑ BOW
7.4 ºÒ¿ë¾î
7.5 tf-idf·Î µ¥ÀÌÅÍ ½ºÄÉÀÏ º¯°æÇϱâ
7.6 ¸ðµ¨ °è¼ö Á¶»ç
7.7 ¿©·¯ ´Ü¾î·Î ¸¸µç BOW(n-±×·¥)
7.8 °í±Þ ÅäÅ«È, ¾î°£ ÃßÃâ, Ç¥Á¦¾î ÃßÃâ
__7.8.1 (Çѱ¹¾îÆÇ ºÎ·Ï) KoNLPy¸¦ »ç¿ëÇÑ ¿µÈ ¸®ºä ºÐ¼®
7.9 ÅäÇÈ ¸ðµ¨¸µ°ú ¹®¼ ±ºÁýÈ
__7.9.1 LDA
7.10 ¿ä¾à ¹× Á¤¸®
CHAPTER 8 ¸¶¹«¸®
8.1 ¸Ó½Å·¯´× ¹®Á¦ Á¢±Ù ¹æ¹ý
__8.1.1 ÀÇ»ç °áÁ¤ Âü¿©
8.2 ÇÁ·ÎÅäŸÀÔ¿¡¼ Á¦Ç°±îÁö
8.3 Á¦Ç° ½Ã½ºÅÛ Å×½ºÆ®
8.4 ³ª¸¸ÀÇ ÃßÁ¤±â ¸¸µé±â
8.5 ´õ ¹è¿ï °Íµé
__8.5.1 ÀÌ·Ð
__8.5.2 ´Ù¸¥ ¸Ó½Å·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¿Í ÆÐÅ°Áö
__8.5.3 ·©Å·, Ãßõ ½Ã½ºÅÛ°ú ±× ¿Ü ´Ù¸¥ ¾Ë°í¸®Áò
__8.5.4 È®·ü ¸ðµ¨¸µ, Ãß·Ð, È®·üÀû ÇÁ·Î±×·¡¹Ö
__8.5.5 ½Å°æ¸Á
__8.5.6 ´ë±Ô¸ð µ¥ÀÌÅͼÂÀ¸·Î È®Àå
__8.5.7 ½Ç·Â ±â¸£±â
8.6 ¸¶Ä¡¸ç
½ÇÁ¦ ¹®Á¦¿¡ ´ëÇÑ ÇعýÀ» ã´Â ¸Ó½Å·¯´× ±â¼úÀÚ¸¦ À§ÇÑ º»°Ý ¸Ó½Å·¯´× ÀÔ¹®¼
»çÀÌŶ·± 1.x ¹öÀüÀ» ¹Ý¿µÇÏ°í ±¸±Û ÄÚ·¦¿¡¼ ½Ç½À °¡´ÉÇÑ ¹ø¿ª°³Á¤2ÆÇ
ÀÌ Ã¥Àº ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ¹Ø¹Ù´ÚºÎÅÍ ¸¸µå´Â ¹ýÀ» ´Ù·çÁö´Â ¡®¾ÊÀ¸¸ç¡¯, ´ë½Å »çÀÌŶ·±°ú ´Ù¸¥ ¶óÀ̺귯¸®¿¡ ÀÌ¹Ì ±¸ÇöµÈ ¹æ´ëÇÑ ¾çÀÇ ¸ðµ¨À» »ç¿ëÇÏ´Â ¹ý¿¡ ÁýÁßÇÕ´Ï´Ù. ¸Ó½Å·¯´×°ú ÀΰøÁö´É¿¡ ´ëÇÑ »çÀü Áö½ÄÀÌ ÇÊ¿ä ¾ø´Â ÀÔ¹®¼·Î, ÆÄÀ̽ã°ú »çÀÌŶ·±À» Áß½ÉÀ¸·Î ¸Ó½Å·¯´× ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼ÇÀ» ¼º°øÀûÀ¸·Î ¸¸µå´Â ¸ðµç ´Ü°è¸¦ ¹â¾Æ°©´Ï´Ù. ¿©±â¼ ¼Ò°³ÇÏ´Â ¹æ¹ýµéÀº »ó¿ë ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼ÇÀ» ¸¸µå´Â µ¥ÀÌÅÍ Àü¹®°¡´Â ¹°·Ð ¿¬±¸ÀÚ¿Í °úÇÐÀÚ¿¡°Ôµµ µµ¿òÀÌ µÉ °ÍÀÔ´Ï´Ù. ÆÄÀ̽ã°ú NumPy, matplotlib ¶óÀ̺귯¸®¿¡ Ä£¼÷ÇÏ´Ù¸é ÀÌ Ã¥ÀÇ ´ëºÎºÐÀ» ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
¡Ú ¹ø¿ª°³Á¤2ÆÇÀÇ Æ¯Â¡
º» ¹ø¿ª°³Á¤ÆÇÀº ¿ø¼ 4¼â¸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î Çϸç, ÃÊÆÇ ¹ßÇà ÀÌÈÄ ¾Ë·ÁÁø ¿ÀÅ»ÀÚ¸¦ ¸ðµÎ ¹Ù·ÎÀâ¾Ò½À´Ï´Ù. ¶ÇÇÑ scikit-learn 1.x ¹öÀü ¸±¸®½º¿¡ µû¶ó Àü¹ÝÀûÀ¸·Î ³»¿ëÀ» ¾÷µ¥ÀÌÆ®Çß½À´Ï´Ù. ³ª¾Æ°¡ ±¸±Û ÄÚ·¦¿¡¼ ½Ç½ÀÀÌ °¡´ÉÇϵµ·Ï Àü¹ÝÀûÀ¸·Î ¼öÁ¤Çß½À´Ï´Ù.
¡Ú ÁÖ¿ä ³»¿ë
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