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NLP 분야 공부 방법
1️⃣ 텍스트 전처리 실습 → 2️⃣ RNN/LSTM/Transformer 개념 학습 → 3️⃣ BERT/GPT 실습 → 4️⃣ 대회 도전 → 5️⃣ 최신 논문 리뷰 & 연구
선형대수: 벡터, 행렬 연산, 특이값 분해(SVD)
미적분: 확률적 경사 하강법(SGD), 최적화 개념
확률 & 통계: 조건부 확률, 베이즈 정리, 마르코프 과정
언어학 기초: 형태소 분석, 문법 구조, 의미론
NLTK: 토큰화, 형태소 분석, 정규 표현식
Hugging Face Transformers: 사전 학습된 NLP 모델 활용
실습
기본 신경망
TensorFlow/Keras 또는 PyTorch 사용
사전 학습 모델 실습
실습
주요 컨퍼런스 논문 읽기 (ACL, EMNLP, NAACL, NeurIPS)
최신 NLP 트렌드 학습
텍스트 분류, 감성 분석, 문서 요약, 기계 번역, 질의응답 시스템 구축
데이터셋 직접 구축 및 실험
모델 경량화 (Quantization, Pruning, Distillation)
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로드맵은 매번 봐도 잘 모르겠지만 뭘 해야하는지 방향을 잡는건 좋네요. 감사합니다