본문 바로가기

반응형

develop

[python] Gensim을 사용하여 Python에서 Word 임베딩을 개발하는 방법 Gensim을 사용하여 Python에서 Word 임베딩을 개발하는 방법 단어 임베딩은 자연어 처리에서 텍스트를 표현하기위한 현대적인 접근 방식입니다. word2vec 및 GloVe와 같은 단어 임베딩 알고리즘 은 기계 번역과 같은 자연어 처리 문제에 대한 신경망 모델을 통해 얻은 최첨단 결과의 핵심입니다. 이 튜토리얼에서는 Gensim을 사용하여 Python에서 자연어 처리 애플리케이션을위한 단어 임베딩 모델을 학습하고로드하는 방법을 알아 봅니다. 이 자습서를 완료하면 다음을 알게됩니다. 텍스트 데이터에서 자신 만의 word2vec 단어 임베딩 모델을 훈련하는 방법. 주성분 분석을 사용하여 훈련 된 단어 임베딩 모델을 시각화하는 방법. 사전 훈련 된 word2vec 및 GloVe 단어 임베딩 모델을 Go.. 더보기
Kiosk Web Application - 키오스크 애플리케이션을 웹 사이트로 개발 키오스크 애플리케이션을 웹 사이트로 개발할 경우의 장점 : 중앙 집중식 코드베이스에 업데이트를 신속하게 배포하십시오. 업데이트를 웹 사이트에 배포하는 것은 개별 키오스크에 업데이트를 배포하는 대신 서버의 웹 사이트를 업데이트하는 것입니다. 지름길로 기존 웹 사이트를 재사용하거나 더 친근한 분위기로 재 작업 할 수 있습니다. 기본 웹 사이트 개발은 일반적으로 Windows 소프트웨어보다 학습 곡선이 짧습니다. 민감한 정보는 서버에 저장 될 수 있으며 손상 될 수있는 개별 키오스크로 재분배되지 않습니다. Angular, Knockout 등과 같은 프레임 워크를 사용하면 페이지 당 html을 전송할 필요가없고 데이터만 전송되므로 웹 사이트가 기본 Windows 응용 프로그램처럼 작동 할 수 있습니다. 키오스크.. 더보기

반응형