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[ML] TensorFlowKR/MLJejuCamp  Final Presentation (2017. 07. 27 - 28)




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Machine Learning Jeju Camp 


GitHub -  https://github.com/TensorFlowKR/MLJejuCamp



Call for application for Machine Learning Camp Jeju 2017

If you have studied machine learning/deep learning and TensorFlow, you probably want to implement a non-trivial and large-scale system for real use. We invite you to the month-long Machine Learning Camp Jeju 2017, where you can make that dream a reality.

For a full month in beautiful Jeju Island, you and other participants will train a deep learning model using TensorFlow from start-to-finish. Jeff Dean (Google Senior Fellow via Hangout), Rajat Monga (Google/TensorFlow Director (TBC)), and Prof. KyungHyun Cho (NYU) will give us keynote talks. Plus, you will have access to experienced mentors including Namju Kim (Head of Research for Kakao Brain), Sung Kim (HKUST), Lucy Park (TF-KR), Donghyun Kwak (TF-KR), Terry Taewoong Um (TF-KR), and many more. We hope you take advantage of this wonderful opportunity.

Those selected as participants will be provided with one round-trip airfare (up to 300 USD) to Jeju Island (South Korea), room and board at Jeju National University, USD 1,000 in stipends (can be used for the airfare, etc.) and USD 500 to 1,000 in Google Cloud Credit. In addition to these benefits, participants will gain valuable and practical experience in the field of deep learning. We look forward to your application!

Mentor Recruitment: If you’re interested in sharing your experiences and expertise with the camp, please contact us at mljejucamp@googlegroups.com. You will serve as personal mentors to 1 to 2 participants, holding 2 to 3 on/offline meetings a week to help them successfully complete their projects. While it is possible for you to provide online-only mentoring, we suggest you visit Jeju Island to meet with your mentees in person. We will provide round-trip airfare (up to USD 300) to Jeju Island and up to five (5) days of room and board.

(Information regarding schedule, program and benefits are subject to change as we are in the process of finalizing the details. We will have more information later.)

Camp Overview

Benefits (TBD)

  • Full month of hands-on experience training deep learning models with TensorFlow and mentorship from top developers
  • Round-trip airfare to Jeju Island (up to $300 USD)
  • Accomodation in Jeju National University or Kakao Space, Jeju
  • Stipend: 1,000 USD (can be used for the airfare, etc.)
  • Google Cloud Credit ($500~1000 TBD)

Qualification

  • No nationality, gender, age, degree, education requirements
  • Must be able to stay in Jeju Island from July 3rd to 28th. (Weekday camp programs run from 10AM to 5PM)
  • Good understanding of TensorFlow and deep learning and ability to train models (should be able to understand all in https://github.com/hunkim/DeepLearningZeroToAll)
  • Being able to release the code written during the camp publicly on github
  • Basic communication skills in English (All programs will be in English)

Application Closed! (By April 20 11:59PM AOE)

  • Detailed proposal for Deep Learning Camp Jeju 2017 project (Please be as detailed as possible)
  • CV that showcases applicant’s experience with deep learning and TensorFlow
  • Previously implemented models (GitHub or other)
  • Other supporting materials to show your qualification
  • Application link (closed): https://www.surveymonkey.com/r/LY29GM5

Proposal examples:

  • “I will implement paper X from 2016 NIPS Conference using TensorFlow and apply idea Y to the implementation”
  • “My goal is to add idea X to existing TensorFlow model Y and apply it to dataset Z” (Please justify why you are interested in the particular paper, model, dataset, etc. Write your proposal as detailed as possible as it will be the primary criteria to select participants.)

Basic Tasks (but not limited to)

  • Each participant will implement own deep learning related ideas and recently published ideas (in ICML, ICLR, NIPS, etc.) in TensorFlow. Or adapt already implemented ideas to new dataset. Participants will propose in the application.
  • Participate in camp program. (10AM-5PM on weekday basis from July 1 to July 30)
  • Deep learning and TensorFlow expert mentors will advise each participant.
  • Release the code on the github as Open Source.

Camp rules

participants may be dismissed from the camp for the following or similar reasons:

  • Repeatedly engage in behavior that negatively impacts other participants' work
  • Spend unreasonable amount of time on non-camp related tasks.
  • More than 3 missed camp days without proper notice.

Important dates

  • Application due: April 20 (AOE time zone)
  • Notification: May 10
  • Mentor assignment and online discussion: June 1
  • Camp starts: July 3

About Jeju

Located just off the coast of the Korean peninsula, Jeju Island is the largest volcanic island in Korea. Also known as Asia's Hawaii, the island is rife with beautiful sceneries and getaway resorts. Jeju boasts several natural treasures including Mount Halla, the country's highest peak, Trail Olle that winds around the rocky coastline, and Sunrise Peak, a dormant volcano ideal for catching sunrises and sunsets. You will be able to fully experience the island's charm for as long as a month without a visa. For more information, please visit at: http://www.visitjeju.net/en/index.jto.

About Camp

Deep Learning Camp Jeju 2017 is a month-long program (July 3-28, 2017) where participants gain hands-on experience with TensorFlow through individual-based projects with the goal of implementing new deep learning related ideas, and/or already-published ideas. We are looking for approximately 20 participants. More than a dozen industry experts with strong backgrounds in deep learning and TensorFlow implementation will serve as project mentors to guide participants.

FAQs

Q: What are we doing during the one month program?

A: Basically, we design a deep learning model and fully implement using TensorFlow. It is also possible to (re) implement a published paper (by others) and adapt it for new datasets. Based on this, each participants will propose their own plans in their application.

Q: What type of Visa is required for foreigners?

A: No visa is required for most countries. Please check at http://www.immigration.go.kr/HP/IMM80/imm_04/imm_p01/vm3.jsp

Q. Can I apply for partial participation? (i.e. only weekends)

A: Unfortunately No.

Q: Is this only for students?

A: No. Anyone who can spend one full month in Jeju Island in Korea, and work from 10AM-5PM during the weekdays can apply.

Q: Is this a contest?

A: No, this is not a contest. Individuals will have different projects.

Q: Is this a training or teaching program?

A: This is not specifically a teaching event. The applicant should have good understandings on programming, machine learning/deep learning, and TensorFlow. However, we will provide mentors to assist you on your project.

Q: Will data for training be provided or it is up to participants?

A: We will provide some public data sets but participants can also utilize their own data.

Q: Should I bring my laptop?

A: We won’t provide PCs. You need to bring your laptop. However, we will provide cloud server credits.

Q: Training takes a lot of time and computing power. Does the camp provide any support?

A: We will provide cloud server credits.

Q: What are the criteria for selecting applicants?

A: There is no formal criteria, but we are looking for interesting and feasible projects.

Q: What if the attendee cannot complete the work that they submitted?

A: There is no penalty, but mentors will guide each participant to success.

Q: Can developers/researchers working on longer term projects like http://ai-on.org/projects/cardiac-mri-segmentation.html apply? In this case, one month may not be sufficient time to finish the work. Is it OK to apply?

A: It’s OK. As long as the project is interesting, we will consider it. You can also propose a small portion of a larger project that you wish to work on for a month.

Q: Is this only for deep learning? Can I propose a reinforcement learning project?

A: Yes, reinforcement learning is acceptable. Feel free to include other types of interesting machine learning projects.

Q: Can I participate in a keynote session or open seminars even though I am not a camp participant?

A: Yes, the keynote and open seminars are open to everyone. We will have a separate announcement regarding keynote sessions and open seminars.

Q: Will you also be recruiting staff members for the camp?

A: Sorry, but we have no current plans to recruit staff members.

Q: I do have more questions. Where should I contact?

A: Please use the issue (https://github.com/TensorFlowKR/MLJejuCamp/issues) of this page to ask questions.

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파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문 - 웹 크롤링과 스크레이핑부터 머신러닝.딥러닝까지 체계적으로 배우기

파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문
국내도서
저자 : 쿠지라 히코우즈쿠에 / 윤인성역
출판 : 위키북스 2017.06.15
상세보기


머신러닝의 바탕이 되는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 기반으로 머신러닝을 수행하는 방법을 설명한다. 인터넷에서 데이터를 어떻게 효율적으로 수집하는지 알아보고, 머신러닝을 원활하게 할 수 있게끔 데이터를 가공하는 방법을 살펴보며 더 나아가 가공된 데이터를 이용해 챗봇 제작, 규동 메뉴 이미지 판정, 얼굴 인식 등 머신러닝에 활용하는 과정까지 실질적인 파이썬 예제 코드로 소개하고 있다. 활용할 데이터만 가지고 있다면 자신이 원하는 것을 만들어낼 수 있다.

역자 동영상 강의


[목   차]

▣ 00장: 머신러닝을 위한 데이터 처리
0-1. 크롤링, 스크레이핑, 머신러닝
___인터넷의 빅데이터
___스크레이핑, 크롤링, 데이터 가공
___머신러닝에 사용할 수 있는 데이터의 구조

▣ 01장: 크롤링과 스크레이핑
1-1. 데이터 다운로드하기
___웹상의 정보를 추출하는 방법
___urllib.request를 이용한 다운로드
___웹에서 데이터 추출하기
___BeautifulSoup로 스크레이핑하기
1-2. BeautifulSoup로 스크레이핑하기
___네이버 금융에서 환율 정보 추출하기
___웹 브라우저로 HTML 구조 확인하기
1-3. CSS 선택자
___위키 문헌에 공개돼 있는 윤동주 작가의 작품 목록 가져오기 
___CSS 선택자 자세히 알아보기
___CSS 선택자로 추출 연습하기
___정규 표현식과 함께 조합하기
1-4. 링크에 있는 것을 한꺼번에 내려받기
___한꺼번에 다운받는 데 필요한 처리 내용
___상대 경로를 전개하는 방법
___재귀적으로 HTML 페이지를 처리하는 방법

▣ 02장: 고급 스크레이핑
2-1. 로그인이 필요한 사이트에서 다운받기
___HTTP 통신
___requests 사용해보기
2-2. 웹 브라우저를 이용한 스크레이핑
___웹 브라우저 원격 조작에 사용하는 Selenium
___웹 사이트를 이미지로 캡처해보기
___네이버에 로그인해서 구매한 물건 목록 가져오기
___Selenium으로 스크레이핑하는 방법
___자바스크립트 실행해보기
2-3. 웹 API로 데이터 추출하기
___웹 API
___웹 API를 제공하는 이유
___웹 API 사용해보기 - OpenWeatherMap의 날씨 정보 
___국내에서 사용할 수 있는 웹 API
2-4. cron을 이용한 정기적인 크롤링
___정기적인 크롤링
___매일 환율 정보 저장하기
___cron으로 매일 한 번 실행하기
___crontab 설정 방법

▣ 03장: 데이터 소스의 서식과 가공
3-1. 웹의 다양한 데이터 형식
___텍스트 데이터와 바이너리 데이터
___XML 분석
___JSON 분석
___YAML 분석
___CSV/TSV 분석
___엑셀 파일 분석
3-2. 데이터베이스
___데이터베이스
___데이터 저장에는 어떤 데이터베이스를 사용해야 할까?
___SQLite - 가볍게 파일 하나로 사용할 수 있는 데이터베이스
___MySQL 사용하기
___TinyDB 사용하기

▣ 04장: 머신러닝
4-1. 머신러닝이란?
___머신러닝 개요
___머신러닝의 종류
___머신러닝의 흐름
___머신러닝의 응용 분야
___초과 학습(초과 적합)
4-2. 머신러닝 첫걸음
___머신러닝 프레임워크 scikit-learn
___XOR 연산 학습해보기
___붓꽃의 품종 분류하기
4-3. 이미지 내부의 문자 인식
___손글씨 숫자 인식하기
___이미지 데이터 학습시키기
4-4. 외국어 문장 판별하기
___외국어 판정
___판정 방법
___샘플 데이터 수집
___언어 판별 프로그램
___웹 인터페이스 추가하기
4-5. 서포트 벡터 머신(SVM)
___SVM이란?
___SVM을 실제로 사용해보기
___SVM의 종류
4-6. 랜덤 포레스트
___랜덤 포레스트란?
___랜덤 포레스트 사용하기
4-7. 데이터를 검증하는 방법
___크로스 밸리데이션
___그리드 서치

▣ 05장: 딥러닝
5-1. 딥러닝 개요
___딥러닝
5-2. TensorFlow 설치하기
___TensorFlow
___설치 방법
___설치가 제대로 됐는지 확인하기
___TensorFlow로 간단한 계산해보기
5-3. Jupyter Notebook
___Jupyter Notebook 설치하고 실행하기
___새 노트 만들기
___데이터 시각화
___TensorFlow와 함께 사용하기
5-4. TensorFlow 기본
___TensorFlow 기본
___머신러닝 해보기
5-5. TensorBoard로 시각화하기
___TensorBoard의 사용법
5-6. TensorBoard로 딥러닝하기
___딥러닝의 구조
___딥러닝 해보기 - MNIST 손글씨 데이터
5-7. Keras로 다양한 딥러닝 해보기
___Keras
___Keras 설치
___Keras로 MNIST 테스트해보기
___Keras로 비만도 판정해보기
5-8. Pandas/NumPy 다루기
___Pandas/NumPy
___데이터 조작
___Pandas/Numpy 정리

▣ 06장: 텍스트 분석과 챗봇 만들기
6-1. 한국어 분석(형태소 분석)
___형태소 분석
___한국어 형태소 분석 라이브러리
___출현 빈도 분석
6-2. Word2Vec으로 문장을 벡터로 변환하기
___Word2Vec
___Gensim 설치
___Gensim의 Word2Vec으로 "토지"를 읽어보기
___위키피디아 한국어 버전을 사전으로 사용해보기
___위키피디아 데이터로 놀아보기
6-3. 베이즈 정리로 텍스트 분류하기
___텍스트 분류
___베이즈 정리
___나이브 베이즈 분류
___베이지안 필터 사용해보기
6-4. MLP로 텍스트 분류하기
___MLP로 텍스트 분류하기
6-5. 문장의 유사도를 N-gram으로 분석하기
___문장의 유사도 분석
___레벤슈타인 거리
___파이썬으로 레벤슈타인 거리를 계산하는 프로그램
___N-gram으로 유사도 구하기
6-6. 마르코프 체인과 LSTM으로 문장 생성하기
___마르코프 체인과 LSTM/RNN
___마르코프 체인이란?
___마르코프 체인 구현하기
___LSTM/RNN
6-7. 챗봇 만들기
___챗봇(회화 봇)
___챗봇의 구조

▣ 07장: 이미지와 딥러닝
7-1. 유사 이미지 검출하기
___간단한 형태 인식 - Average Hash
7-2. CNN으로 Caltech 101의 이미지 분류하기
___CNN으로 색상 있는 이미지 분류해보기
7-3. 규동 메뉴 이미지 판정하기
___규동을 판정할 수 있는 PC가 좋은 PC
___스크레이핑부터 시작하기
7-4. OpenCV로 얼굴 인식하기
___OpenCV
___얼굴을 인식하는 프로그램 만들어보기
___얼굴에 모자이크 걸기
7-5. 이미지 OCR - 연속된 문자 인식하기
___OpenCV로 텍스트 영역 확인하기
___문자 인식 데이터 만들기
___다양한 숫자 폰트 학습 시키기

▣ 부록: 개발 환경 구축
부록-1. Docker로 개발 환경 구축하기
___Docker란?
___Docker 설치
___윈도우 10 이하에서 Docker Toolbox 설치하기
___macOS에서 Docker for Mac 설치하기
부록-2. 파이썬 + Anaconda 환경 준비
___파이썬 + Anaconda 이미지 다운로드


...



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tensorflow, macbook, anaconda 설치하고 실행해보기. 할때마다 새롭다. 


두번째 MACbook pro에서 설치해보기. 

영어가 짧아서 install tensorflow의 설치 방법이 4가지가 있다. 를  4개다 설치해보는 걸로 ㅋㅋ


anaconda를 설치해서 터미널로 실행해보는게 익숙한 느낌이다. PyCharm을 어떻게 셋팅해야 터미널에서 실행하는 것 처럼 하는지 아직은... 


anaconda에서 패키지 설치하고, 터미널에서도 설치하고 뒤죽박죽, 왠지 수박 겉 핡고 있는 느낌이랄까. 


https://tensorflowkorea.gitbooks.io/tensorflow-kr 를 기준으로 보고 셋팅하는게 나을듯하다. 


회사에서는 윈도우 PC로 PyCharm으로 돌리고 있다. 얕은 지식이 오락가락 ㅋㅋㅋ 맥북은 익숙하지도 않고. 


"깃허브의 주소는 https://github.com/tensorflowkorea/tensorflow-kr 입니다.

깃북의 주소는 https://tensorflowkorea.gitbooks.io/tensorflow-kr 입니다.

깃허브의 작업 방법에 대해서는 블로그 포스팅을 참고해 주세요."

라고 되어있으니 잘 참고해야지 




.

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Awesome-Korean-NLP


Github https://github.com/datanada/Awesome-Korean-NLP


참고 : http://konlpy.org/en/v0.4.4/



A curated list of Natural Language Processing (NLP) of

  • NLP of Korean Text
  • NLP information written in Korean.

Feel free to contribute! or blab it here

Maintainer: Jaemin Cho

Index

  1. Tools
  2. Dataset
  3. Blogs / Slides / Researchers
  4. Papers
  5. Lectures
  6. Journals / Conferences / Institutes / Events
  7. Online Communities
  8. How to contribute

1. Tools

(Korean-specific tools are listed ahead of language-agnostic tools.)

1.1. Morpheme/형태소 분석기 + Part of Speech(PoS)/품사 Tagger

  • Hannanum (한나눔) (Java, C) [link]
    • KoNLPy (Python) [link]
  • Kkma (꼬꼬마) (Java) [link] [paper]
    • KoNLPy (Python) [link]
  • Komoran (Java) [link]
    • KoNLPy (Python) [link]
  • Mecab-ko (C++) [link]
    • KoNLPy (Python) [link]
  • Twitter (Scala, Java) [link]
    • KoNLPy (Python) [link]
    • .NET, Node.js, Python, Ruby, Elasitc Search bindings
  • dparser (REST API) [link]
  • UTagger [link]
  • Arirang (Lucence, Java) [link]
  • Rouzeta [link] [slide] [video]
  • seunjeon (Scala, Java) [link]
  • RHINO (라이노) [link]
  • KTS [paper]
  • 깜짝새 [link]

1.2. Named Entity(NE) Tagger / 개체명 인식기

1.3. Spell Checker / 맞춤법 검사기

  • PNU Spell Checker [link]
  • Naver Spell Checker [link]
  • Daum Spell Checker [link]
  • hunspell-ko [link]

1.4. Syntax Parser / 구문 분석기

  • dparser (REST API) [link]
  • NLP HUB (Java) [link]

1.5. Sentimental Analysis / 감정 분석기

1.6. Translator / 번역기

1.7. Packages

1.8. Others / 기타

  • Hangulpy (Python) [link]
    • 자동 조사/접미사 첨부, 자모 분해 및 결합
  • Hangulize (Python) [link]
    • 외래어 한글 변환
  • Hanja (Python) [link]
    • 한자 한글 변환
  • kroman [link]
  • hangul (Perl) [link]
    • Hangul Romanization
  • textrankr (Python) [link] [demo]
    • TextRank 기반 한국어 문서 요약
  • 한국어 Word2Vec [demo] [paper]
    • 한국어 Word2Vec의 analogy test 데모
  • 나쁜 단어 사전 [link]
    • crowdsourced dic about badword in korean

2. Dataset

  • Sejong Corpus [link]
  • KAIST Corpus [link]
  • Yonsei Univ. Corpus
  • Korea Univ. Corpus
  • Ulsan Univ. Corpus [link]
  • Wikipedia Dump [link] [Extractor]
  • NamuWiki Dump [link] [Extractor]
  • Naver News Archive [link]
  • Chosun Archive [link]
  • Naver sentiment movie corpus [link]
  • sci-news-sum-kr-50 [link]

3. Blogs / Slides / Researchers

3.1. Blogs

  • dsindex's blog [link]
  • 엑사젠, "혼자 힘으로 한국어 챗봇 개발하기" [link]
  • Beomsu Kim, "word2vec 관련 이론 정리" [link]
  • CPUU, "Google 자연어 처리 오픈소스 SyntaxNet 공개" (Korean tranlsation of Google blog) [link]
  • theeluwin, "python-crfsuite를 사용해서 한국어 자동 띄어쓰기를 학습해보자" [link]
  • Jaesoo Lim, "한국어 형태소 분석기 동향" [link]

3.2. Slides

  • Lucy Park, "한국어와 NLTK, Gensim의 만남" (PyCon APAC 2015) [link]
  • Jeongkyu Shin, "Building AI Chat bot using Python 3 & TensorFlow" (PyCon APAC 2016) [link]
  • Changki Lee, "RNN & NLP Application" (Kangwon Univ. Machine Learning course) [link]
  • Kyunghoon Kim, "뉴스를 재미있게 만드는 방법; 뉴스잼" (PyCon APAC 2016) [link]
  • Hongjoo Lee, "Python 으로 19대 국회 뽀개기" (PyCon APAC 2016) [link]
  • Kyumin Choi,"word2vec이 추천시스템을 만났을 때" (PyCon APAC 2015) [link]
  • 進藤裕之 (translated by Hongbae Kim), "딥러닝을 이용한 자연어처리의 연구동향" [link]
  • Hongbae Kim, "머신러닝의 자연어 처리기술(I)" [link]
  • Changki Lee, "자연어처리를 위한 기계학습 소개" [link]
  • Taeil Kim, Daeneung Son, "기계 번역 모델 기반 질의 교정 시스템" (Naver DEVIEW 2015) [link]

4. Papers

4.1. Korean

  • 김동준, 이연수, 장정선, 임해창, 고려대학교, (주)엔씨소프트, "한국어 대화 화행 분류를 위한 어휘 자질의 임베딩(2015년 동계학술발표회 논문집)" [paper] link dead

4.2. English

5. Lectures

5.1. Korean Lectures

  • Kangwon Univ. 자연언어처리 [link]
  • 데이터 사이언스 스쿨 [link]
  • SNU Data Mining / Business Analytics [link]

5.2. English Lectures

  • Stanford CS224n: Natural Language Processing [link] [YouTube]
  • Stanford CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing [link] [YouTube]
  • NLTK with Python 3 for NLP (by Sentdex) [YouTube]
  • LDA Topic Models [link]

6. Conferences / Institutes / Events

6.1. Conferences

  • 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 [link]
  • KIPS (한국정보처리학회) [link]
  • 한국음성학회 학술대회 [link]

6.2. Institutes

  • 언어공학연구회 [link]
    • 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 (Since 1989, 매년 개최) [link]
    • 국어 정보 처리 시스템 경진대회 (Since 2010, 매년 개최, 주최: 문화체육관광부 및 국립국어원) [link]
    • 자연언어처리 튜토리얼 (비정기적) [link]
    • 자연어처리 및 정보검색 워크샵 [link]
  • 한국음성학회 [link]

6.3. Events / Contests

  • 국어 정보 처리 시스템 경진 대회 [link]

7. Online Communities

  • Tensorflow KR (Facebook Group) [link]
  • AI Korea (Facebook Group) [link]
  • Bot Group (Facebook Group) [link]
  • 바벨피쉬 (Facebook Group) [link]
  • Reddit Machine Learning Top posts [link]

8. How to contribute

  1. Fork this Repository, by clicking on "fork" icon at the top right corner.

  2. Get the link for the forked repo, by clicking on the green button on your page. something like, "https://github.com/[username]/Awesome-Korean-NLP.git"

  3. On your local machine, "git clone https://github.com/[username]/Awesome-Korean-NLP.git"

  4. "cd Awesome-Korean-NLP"

  5. open "README.md" with your favorite text editor.

  6. Edit.

  7. git commit -a -m "added section 8: emoticons"

  8. git push, and verify on your fork

  9. goto https://github.com/datanada/Awesome-Korean-NLP and create pull request.

  10. "compare across forks" with base: datanada/Awesome.. and head: [username]/Awesome..

[beginners guide]





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챗봇 시작해보기   https://www.slideshare.net/ssusercf5d12/ss-69518853


Python 으로 Slackbot 개발하기   https://www.slideshare.net/ssusercf5d12/python-slackbot


20170227 파이썬으로 챗봇_만들기     https://www.slideshare.net/KimSungdong1/20170227-72644192


머신러닝의 자연어 처리기술(I)    https://www.slideshare.net/ssuser06e0c5/i-64267027


인공지능, 기계학습 그리고 딥러닝  https://www.slideshare.net/JinwonLee9/ss-70446412  


[F2]자연어처리를 위한 기계학습 소개   https://www.slideshare.net/deview/f2-14341235





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