면접에서 CS가 아닌 언어학 전공자로서 무엇이 강점이냐고 물었을 때, 뭔가 답을 하긴 했지만 솔직히 나조차도 설득이 안 됐다.. 근데 이 강연을 들으니까 진짜 언어학이 중요한 것 같네!! https://www.youtube.com/watch?v=6PoA05AUllg&feature=youtu.be 1. 형태소 분석기 개선 딥러닝이 해결할 수 있는 과제를 크게 3가지로 보면 1) 분류 2) 회귀 3) 생성 및 변형이다. 기존의 형태소 분석기 학습 방법은 3) 생성 및 변형 방법을 사용했다. 예를 들어, input이 '흘러'로 주어지면 그에 맞는 output으로 '흐르+어'를 생성해내는 방식이다. 그러나 이렇게 end-to-end 방식으로 학습했을 때 성능에 한계가 있었다. 이를 개선하여 형태소 분석기 구축 ..

스탠포드 자연어 처리 강의 CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning (http://web.stanford.edu/class/cs224n/) 를 듣고 싶었는데, 들으려면 이 4가지 조건이 우선 만족되어야 한다. 1. 파이썬 2. 미적분, 선형대수 3. 기초 확률과 통계 4. 머신러닝에 대한 기초적 이해 파이썬은 할 줄 알고, 머신러닝 개념은 대충 주워들은게 있다고 해도. 미적분, 선형대수 등 수학은 배운 적 없다! 이렇게 딥러닝에 필요한 수학을 공부할 때 많이들 추천하는 칸 아카데미! (https://ko.khanacademy.org) 머신러닝에 필요한 수학을 칸 아카데미로 공부하려는데 어떨까? 라는 질문에 달린 답변들 머신러닝/데이터 사이언스를 위..