파이썬에서 초속 머신러닝'FastText'를 분류해 간단하게 사용하는 방법

처리를 잘못한 건지, 아니면 대변 성능이 나쁜 건지. 불균형 데이터 & 15가지 분류에 따른 테스트 결과는 다음과 같다. 나는 만약 차원 삭감 등 항목의 비약적인 정밀도를 높일 수 있다면 ※ pip로 설치하면 오류가 발생합니다. 이를 위해git clone을 만듭니다. ※ M1 칩에 "make"명령을 입력하는 중 다음 오류가 발생했습니다. make를 실행하는 디렉토리에 Makefile 들어가기...

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fastText로 자동으로 텍스트 분류 [머신러닝 초보자도 간단]

나는'fastText로 텍스트 분류를 먼저 하는 상태'를 목표로 이 글을 썼다. 기계 학습에서 텍스트를 분류하는 방법은 매우 많은데fastText를 사용하는 장점은 다음과 같다. 단어 벡터를 자동으로 생성할 수 있다(다른 도구로 만들 필요 없다) 이렇게 하면fastText는 초보자가 쉽게 습득할 수 있는 문장 분류 도구라고 할 수 있다. 또한 실제 서비스를 활용할 때도 큰 이점이 있다는 점을...

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Distributed Representation

임베딩 방법으로 count based representation, distributed representation 등이 있다. 벡터로 표현하고자 하는 타켓 단어가 해당 단어 주변 단어에 의해 결정되는 방법이다. Word2Vec, fastText 등이 여기에 해당한다. 단어 벡터를 이렇게 정하는 이유는 '비슷한 위치에서 등장하는 단어들은 비슷한 의미를 가진다'라는 분포가설 때문이다. 이 분포 ...

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FastText 와 LDA 이해하기

우선 LDA 즉 잠재 디리클레 할당에 대해서 이해 하기 위해서 토픽 모델링과 기존에 작성하였던 TF-IDF로 추천 시스템 구현하기를 읽어 보면 이해하기 쉽다. 이는 앞에서 autoEncoder에 대해 설명 했을 때 나오는 SVD(truncated SVD) 를 사용하는데 단순하게 말해서 차원을 축소시키고 그 중 값이 높은 것을 잠재적인 의미로 끌어낸다는 아이디어에서 출발 한 것이다. 이와 더불...

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