네이버 부스트캠프 4주차 회고 1. NLP 4주차부터 시작되는 도메인별 강의.. 주재걸 교수님의 NLP강의를 수강하였고, 첫 주차라서 RNN, LSTM, GRU, Seq2seq(with attention) 에 대하여 배웠다. 직접 예시를 들어서 설명해주시니 이해하기 쉬웠고 재밌었던것 같다.(귀에 "가령~"이 맴돌아요....) 이번 주차는 강의에 비해 실습이 많아서 그 코드를 이해하는데 시간을 더 많이 쏟았던 것 같다. 2. 과제 수행 NLP1주차에는 기본과제1, 기본과제2를 제출하였다... 생각보다 잘 되는듯 안되는듯..? 그래도 잘 돌아가는 결과물을 보면 너무 뿌듯하다. 여튼 이번주도 기본과제 열심히해서 다 제출했다.. 오피스아워가 시급하다.. 얼른 해설을 들어보고싶다. 3. 피어세션 이번주 피어세..
HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 자연어 처리에는 많은 평가 방법들이 존재하는데, 기계 번역의 성능이 얼마나 뛰어난지를 측정하기 위해 사용되는 대표적인 방법인 BLEU(Bilingual Evaluation Understudy) 대해서 학습해 보겠습니다. 목차 1. Unigram Precision 2. N-gram Precision 3. Modified N-gram Precision 4. Brevity Penalty BLEU score BLEU는 기계번역과 사람이 직접 번역한 결과가 얼마나 유사한지 비교하여 번역에 대한 성능을 측정하는 방법입니다. (번역에 있어서는 PPL 보다는 BLEU가 좀 더 신뢰성이 있다고 합니다.) BLEU은 언어에 구애받지 않고 사용할 수 있으며, 계산 속도가 빠르다는 장점..
네이버 부스트캠프 3주차 회고 1. DL Basic & Data Viz 3주차에는 Deep Learning Basic, Data Visualization(1/2) 강의를 수강하였습니다. 이론을 공부한 후, 코드를 보며 다시 이해를 해보는 과정을 여러번 반복하며 공부했던 것 같습니다. transformer와 Generative 모델 강의는 정말 여러 번 봐도 어려웠던.. 추가 학습 자료를 정말 많이 찾아봤던 부분이였습니다. 그에 비하여 data visualization 강의는 조금은 편하게 들을 수 있었습니다. 2. 과제 수행 기본 과제는 코드 빈칸을 채우는 형식이였는데 사실 앞의 실습 강의를 열심히 들었으면 충분히 채울 수 있는(사실 그냥 채울 수 있음) 과제였습니다. 최대한 이를 이해하고 채워보려고 노..