내추럴 랭귀지 프로세싱(NLP)
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NLP의 기본 개념과 시퀀스 데이터 처리 방법을 소개합니다.
LSTM(Long Short-Term Memory) 모델의 구조와 특징을 설명합니다.
트랜스포머 모델의 기본 개념과 NLP에서의 활용 방식을 다룹니다.
NLP 데이터의 전처리 과정과 필요한 라이브러리를 설명합니다.
GPU를 활용한 학습 환경 설정과 성능 향상 방법을 설명합니다.
텍스트 데이터를 토큰화하는 과정과 관련된 기법을 설명합니다.
어텐션 마스크의 개념과 NLP 모델에서의 사용 방법을 설명합니다.
모델 학습 시 하이퍼파라미터 설정의 중요성과 방법을 다룹니다.
모델을 훈련시키는 과정과 그에 따른 결과를 설명합니다.
모델의 성능을 검증하는 과정과 테스트 데이터의 역할을 다룹니다.
