NLP와 LLM 실전 가이드 상세페이지
출간 정보
- 2025.03.10 전자책 출간
- 2025.03.05 종이책 출간
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파일 정보
- 425 쪽
- 8.0MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791169219150
ECN
-
NLP와 LLM 실전 가이드
작품 정보
LLM 시대의 NLP는 선택이 아닌, 필수!
자연어 처리의 모든 기술을 마스터한다!
NLP(자연어 처리)를 마스터하고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 고민인가요? 이 책은 정확하고 올바른 출발점을 제시합니다. 머신러닝과 NLP 분야의 선도자들이 집필한 이 책은 NLP를 깊이 있게 다룹니다.
이 책은 머신러닝의 수학적 기초부터 시작해 LLM과 AI 응용 프로그램 같은 고급 NLP 기술로 점차 나아갑니다. 선형대수학, 최적화, 확률론, 통계학 등 머신러닝과 NLP 알고리즘을 이해하고 구현하는 데 필수적인 기초 개념을 익힐 수 있습니다. 또한 일반적인 머신러닝 기법을 살펴보며, 이를 NLP와 어떻게 연결할 수 있는지도 설명합니다.
이어 텍스트 데이터를 전처리하는 방법, 데이터를 분석하기 위해 정리하고 준비하는 과정 그리고 텍스트 분류를 수행하는 방법을 설명합니다. 이 모든 내용을 파이썬 코드 샘플과 함께 제공합니다.
책의 후반부에서는 LLM의 이론, 설계, 응용과 같은 고급 주제를 심도 있게 논의하며, NLP의 미래 동향에 대한 전문가 의견도 제공합니다. 또한 실제 NLP 비즈니스 사례와 솔루션을 통해 실무 능력을 키울 수 있도록 도와줍니다.
자연어 처리의 모든 기술을 마스터한다!
NLP(자연어 처리)를 마스터하고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 고민인가요? 이 책은 정확하고 올바른 출발점을 제시합니다. 머신러닝과 NLP 분야의 선도자들이 집필한 이 책은 NLP를 깊이 있게 다룹니다.
이 책은 머신러닝의 수학적 기초부터 시작해 LLM과 AI 응용 프로그램 같은 고급 NLP 기술로 점차 나아갑니다. 선형대수학, 최적화, 확률론, 통계학 등 머신러닝과 NLP 알고리즘을 이해하고 구현하는 데 필수적인 기초 개념을 익힐 수 있습니다. 또한 일반적인 머신러닝 기법을 살펴보며, 이를 NLP와 어떻게 연결할 수 있는지도 설명합니다.
이어 텍스트 데이터를 전처리하는 방법, 데이터를 분석하기 위해 정리하고 준비하는 과정 그리고 텍스트 분류를 수행하는 방법을 설명합니다. 이 모든 내용을 파이썬 코드 샘플과 함께 제공합니다.
책의 후반부에서는 LLM의 이론, 설계, 응용과 같은 고급 주제를 심도 있게 논의하며, NLP의 미래 동향에 대한 전문가 의견도 제공합니다. 또한 실제 NLP 비즈니스 사례와 솔루션을 통해 실무 능력을 키울 수 있도록 도와줍니다.
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