Python으로 텍스트의 주제를 분석하고 단어 임베딩을 하는 방법을 소개합니다.
| 제목 | 강의시간 | 시청 |
|---|---|---|
| 행렬 분해를 이용한 주제 분석 | ||
| 주제분석이란? | 14:30 | |
| 주제분석 실습 준비 | 6:38 | |
| LSA를 이용한 주제분석 | 16:25 | |
| 특이값 분해(SVD) | 9:16 | |
| 차원 축소의 시각적 이해 | 4:03 | |
| LSA 실습 | 14:13 | |
| 회전 | 13:24 | |
| 회전 실습 | 4:40 | |
| 거리와 유사도 | 15:22 | |
| 점곱과 Normalization | 12:09 | |
| 유사도 실습 | 13:08 | |
| LSA를 이용해 단어의 의미를 분석하기 | 4:39 | |
| 단어 의미의 시각화 | 11:20 | |
| NMF를 이용한 주제분석 | 9:30 | |
| NMF 실습 | 10:50 | |
| 확률분포를 이용한 주제 분석 | ||
| LDA를 이용한 주제분석 | 5:18 | |
| LDA 자세히 이해하기 | 9:07 | |
| 디리클레 분포 | 8:45 | |
| LDA 데이터 전처리 | 3:54 | |
| LDA 데이터 형식 변환 | 14:05 | |
| LDA 실습 | 8:27 | |
| 혼란도 | 11:43 | |
| 주제의 응집도와 다양도 | 14:26 | |
| LDA 평가 실습 | 11:12 | |
