[NLP] IMDB 영화리뷰 감정 분석을 통한 파이썬 텍스트 분석과 자연어 처리

영화 리뷰로 보는 머신러닝 감성 분석 🎞️
데이터 전처리부터 평가, 예측까지!

자연어처리 이론과 실습을
한번에 배우고 싶다면? 👩‍💻

이 강의는 캐글(Kaggle)에 있는 IMDB 영화리뷰 감정 분석 경진대회를 통해 자연어 처리에 필요한 기초 이론과 실습을 해보는 수업입니다. 자연어 처리는 챗봇, 텍스트분석뿐만 아니라 머신러닝/딥러닝 모델 개발 시의 데이터 전처리 과정에서 널리 사용됩니다. 

자연어처리를 다루지만 데이터 전처리부터 각종 머신러닝 기법과 딥러닝 기법을 두루 다루며, 지도학습과 비지도학습의 활용 방안도 살펴봅니다. 캐글에 있는 기본 튜토리얼뿐만 아니라 텍스트 데이터 시각화나 전처리 과정, 파이프라인을 통한 병렬처리를 통한 성능 개선을 추가로 다룰 예정입니다. 함께 도전해볼까요?

_{강의 튜토리얼을 먼저 확인해보세요!}

이 강의가 
도움이 되는 분들 🔍

_{복잡한 
텍스트 데이터로부터 
의미를 찾고자 
하는 분} 

_{개발을 위해 
자연어 처리를 
배우고자 하는 
챗봇 개발자} 

_{감정 분석에 필요한 
여러 가지 기법을 
배우고자 하는 
데이터 분석가} 

_{머신러닝/딥러닝, 
NLP 등에 
쉽고 재미있게 
입문하고 싶은 분} 

강의를 들으면
무엇을 할 수 있나요? 📌

IMDB 영화 리뷰 데이터를 통해 머신러닝의 분류 기법을 배울 수 있습니다. 머신러닝의 지도학습과 비지도 학습에 대한 활용방안을 두루 배우게 됩니다. 지도 학습으로는 머신러닝을 통한 감정 분석을 하게 되며, 비지도 학습으로 차원 축소와 클러스터링 기법을 배우게 됩니다.

• 자연어처리(NLP: Neuro-Linguistic Programming)
• 텍스트 데이터 전처리(정규화, 토큰화, 어근화, 형태소 분석, 어간 추출, 음소 표기법)
• 데이터 분석
• 텍스트 데이터 시각화 기법(Matplotlib, Seaborn)
• 머신러닝(Scikit-learn) 및 딥러닝
• 파이썬(Python) 표준 라이브러리를 통한 간단한 퍼셉트론 구현
• 온라인 러닝, Vowpal Wabbit 개념
• 다양한 텍스트 데이터 벡터화 기법(Bag of Words, n-gram, TF-IDF, Word2Vec)
• 파이프라인 구현을 통해 성능 최적화
• 앙상블(Random Forest)과 부스팅(Xgboost)기법

이 강의를 만든
지식공유자가 궁금하다면? 👩‍💻

_{지식공유자 박조은 X 인프런 인터뷰}