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- 텍스트 분류 모델 이해하기| 개념, 종류, 적용 사례 | 자연어 처리, 머신러닝, 텍스트 분석
텍스트 분류 모델을 활용해 어떻게 엄청난 양의 데이터를 분석하고 숨겨진 가치를 찾을 수 있을까요? 지금 바로 알아보세요!
- LlamaIndex와 PyTorch를 활용한 텍스트 분류 모델 구축
LlamaIndex를 활용해 텍스트 데이터를 인덱싱하고 전처리합니다 PyTorch를 사용해 텍스트 분류 모델을 설계, 학습 및 평가합니다 주요 기능 텍스트 데이터를 효율적으로 인덱싱 및 전처리; PyTorch 기반 딥러닝 모델 설계 및 학습; 분류 성능 평가
- [Hands-On] 거대언어모델을 활용한 프롬프트 기반 텍스트 분류
이번 글에서는 프롬프트 기반 텍스트 분류 기법을 직접 구현하고 AG News 데이터셋을 활용하여 이 방법이 어떻게 작동하는지 살펴보았습니다 이 방법의 주요 특징과 장단점은 다음과 같습니다: 장점: 유연성: 다양한 분류 작업에 쉽게 적용할 수 있습니다
- 파이썬으로 텍스트 분류 모델 만들기, 간단하고 효과적인 방법
이렇게 파이썬으로 텍스트 분류 모델 만들기가 수월해질 수 있으며, 전문 지식이 없더라도 적절한 자료와 도구를 활용하면 충분히 성공할 수 있습니다
- 문서 분류 모델 만들기: Transformer를 적용한 예제
이 문서에서는 Transformer를 활용한 문서 분류 모델의 적용 사례를 다뤄보겠습니다 이 기술은 특히 자연어 처리 분야에서 큰 혁신을 만들어내며, 여러 복잡한 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다 Transformer 개념 이해하기
- 자습서: 텍스트 분류 모델 생성, 평가 및 채점 - Microsoft Fabric
이 자습서에서는 디지털화된 도서에 대한 메타데이터의 샘플 데이터 세트를 사용하여 텍스트 분류 모델을 학습하고 평가하는 방법을 보여 줍니다
- AI 분류 모델, 이미지부터 텍스트까지 어떻게 분류할까?
ai 분류 모델은 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 데이터를 체계적으로 분석하고 분류하는 데 유용합니다 본론에서는 AI가 어떤 방식으로 이미지와 텍스트를 분류하는지에 대해 깊이 있게 탐구할 것입니다
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