딥챗 A-z(랩장 이강희)

참가자 : 이강희, 민기홍 합정 Box 1. RNN 이론 공부 RNN에 대한 기초 구조 분석 및 원리를 학습하였습니다. LSTM 및 GRU 와 같은 모델도 함께 공부하였습니다. 이후 one to one, one to many, many to one, many to many 형태의 구조도 살펴보았습니다. 딥러닝에 적용되는 기본적인 Loss함수의 수식을 보며 원리에 대해 살펴보았고, 경사하강법, Softmax 및 시그모이드, tanh와 같은 함수들의 역할 및 원리에 대하여 살펴보았습니다. 2. RNN 튜토리얼 코드 분석 앞서

참가자 : 김민석, 맹혜련, 민기홍, 이강희, 이제준 공덕 서울창업허브 9층 1. 자연어처리 전처리과정 기초 세미나 (이강희 발표) https://wikidocs.net/21698 페이지에서 자연어처리 응용 연구에 기초로 사용되는 기법들에 대해 종합적으로 살펴보았습니다. Pandas, numpy, Matplotlib 등 자주 사용되는 라이브러리에 대해 간단한 기능을 살펴보았습니다. 머신러닝의 기본적인 워크플로우에 대해 이해한 후 Tokenization을 하는 이유 및 기법들과 Konlpy란? 부터 Konlpy에 있는 다양