>
>
Machine Learning for Text 
Â÷·ç ¾Æ°¡¸£¿Ð ¤Ó ÈÞ¸Õ½ÎÀ̾ð½º
  • Á¤°¡
130,000¿ø
  • ÆǸŰ¡
130,000¿ø (0% ¡é, 0¿ø ¡é)
  • ¹ßÇàÀÏ
2022³â 07¿ù 13ÀÏ
  • ÆäÀÌÁö¼ö/Å©±â
570page/184*261*43
  • ISBN
9783030966225/3030966224
  • ¹è¼Ûºñ
¹«·á¹è¼Û
  • ¹è¼Û¿¹Á¤ÀÏ
04/23(È­) ¹è¼Û¿Ï·á¿¹Á¤
  • Çö º¸À¯Àç°í
100 ±Ç ÀÌ»ó
  • ÁÖ¹®¼ö·®
±Ç
  • ¹Ù·Î±¸¸Å ºÏÄ«Æ®´ã±â
  • Á¦ÈÞ¸ô ÁÖ¹® ½Ã °í°´º¸»ó, ÀϺΠÀ̺¥Æ® Âü¿© ¹× ÁõÁ¤Ç° ÁõÁ¤, ÇÏ·ç/´çÀÏ ¹è¼Û¿¡¼­ Á¦¿ÜµÇ¹Ç·Î Âü°í ¹Ù¶ø´Ï´Ù.
  • »ó¼¼Á¤º¸
  • 1 An Introduction to Text Analytics. 2 Text Preparation and Similarity Computation. 3 Matrix Factorization and Topic Modeling. 4 Text Clustering. 5 Text Classification: Basic Models. 6 Linear Models for Classification and Regression. 7 Classifier Performance and Evaluation. 8 Joint Text Mining with Heterogeneous Data. 9 Information Retrieval and Search Engines. 10 Language Modeling and Deep Learning. 11 Attention Mechanisms and Transformers. 12 Text Summarization. 13 Information Extraction and Knowledge Graphs. 14 Question Answering. 15 Opinion Mining and Sentiment Analysis. 16 Text Segmentation and Event Detection. Index
  • Â÷·ç ¾Æ°¡¸£¿Ð [Àú]
  • ´º¿å ¿äũŸ¿î ÇÏÀÌÃ÷ÀÇ IBM T. J. ¿Ó½¼ ¸®¼­Ä¡ ¼¾ÅÍÀÇ ¶Ù¾î³­ ¿¬±¸ ȸ¿ø(DRSM)ÀÌ´Ù. 1993³â¿¡ IIT Kanpur¿¡¼­ Çлç ÇÐÀ§¸¦ ¹Þ¾Ò°í, 1996³â¿¡ MIT¿¡¼­ ¹Ú»ç ÇÐÀ§¸¦ ¹Þ¾Ò´Ù. µ¥ÀÌÅÍ ¸¶ÀÌ´× ºÐ¾ß¿¡¼­ Æø³Ð°Ô ÀÏÇØ¿Ô°í, 400°³ ÀÌ»óÀÇ ³í¹®À» ÄÜÆÛ·±½º¿Í ÇмúÁö¿¡ ¹ßÇ¥ÇßÀ¸¸ç 80°³ ÀÌ»óÀÇ Æ¯Çã±ÇÀÌ ÀÖ´Ù. µ¥ÀÌÅÍ ¸¶À̴׿¡ °üÇÑ ±³°ú¼­, ƯÀÌÄ¡ ºÐ¼®¿¡ °üÇÑ Æ÷°ýÀûÀΠåÀ» Æ÷ÇÔÇÑ 15±ÇÀÇ Ã¥À» Àú¼úÇϰųª ÆíÁýÇß´Ù. ƯÇãÀÇ »ó¾÷Àû °¡Ä¡ ´öºÐ¿¡ IBM¿¡¼­ ¸¶½ºÅÍ ¹ß¸í°¡·Î ¼¼ ¹øÀ̳ª ÁöÁ¤µÆ´Ù. µ¥ÀÌÅÍ ½ºÆ®¸²ÀÇ »ý¹° Å×·¯¸®½ºÆ® À§Çù ŽÁö¿¡ ´ëÇÑ ¿¬±¸·Î IBM ±â¾÷»ó(2003)À» ¼ö»óÇß°í, ÇÁ¶óÀ̹ö½Ã ±â¼ú¿¡ ´ëÇÑ °úÇÐÀûÀÎ °øÇåÀ¸·Î IBM ¿ì¼ö Çõ½Å»ó(2008)À» ¼ö»óÇß´Ù. µ¥ÀÌÅÍ ½ºÆ®¸² ¹× °íÂ÷¿øÀûÀÎ ÀÛ¾÷¿¡ ´ëÇÑ °¢°¢ÀÇ ÀÛ¾÷À» ÀÎÁ¤¹Þ¾Æ µÎ °³ÀÇ IBM ¿ì¼ö ±â¼ú ¼º°ú»ó(2009, 2015)À» ¼ö»óÇß´Ù. ÀÀÃà ±â¹Ý ÇÁ¶óÀ̹ö½Ã º¸Á¸ µ¥ÀÌÅÍ ¸¶À̴׿¡ ´ëÇÑ ¿¬±¸·Î EDBT 2014 Test of Time Award¸¦ ¼ö»óÇß´Ù. ¶ÇÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ¸¶ÀÌ´× ºÐ¾ß¿¡¼­ ¿µÇâ·Â ÀÖ´Â ¿¬±¸ °øÇå¿¡ ´ëÇÑ µÎ °¡Áö ÃÖ°í»ó Áß ÇϳªÀÎ IEEE ICDM ¿¬±¸ °øÇå»ó(2015)À» ¼ö»óÇß´Ù. IEEE ºòµ¥ÀÌÅÍ ÄÜÆÛ·±½º(2014)ÀÇ ÃÑ°ý °øµ¿ ÀÇÀåÁ÷°ú, ACM CIKM ÄÜÆÛ·±½º(2015), IEEE ICDM ÄÜÆÛ·±½º(2015), ACM KDD ÄÜÆÛ·±½º(2016) ÇÁ·Î±×·¥ °øµ¿ ÀÇÀåÁ÷À» ¿ªÀÓÇß´Ù. 2004³âºÎÅÍ 2008³â±îÁö ¡¸IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering¡¹ÀÇ ºÎÆíÁýÀåÀ¸·Î ±Ù¹«Çß´Ù. ¡¸ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data¡¹ÀÇ ºÎÆíÁýÀå, ¡¸IEEE Transactions on Big Data¡¹ÀÇ ºÎÆíÁýÀå, ¡¸Data Mining and Knowledge Discovery Journal¡¹°ú ¡¸ACM SIGKDD Exploration¡¹ÀÇ ÆíÁýÀå, ¡¸Knowledge and Information Systems Journal¡¹ÀÇ ºÎÆíÁýÀåÀÌ´Ù. SpringerÀÇ °£Ç๰ÀÎ ¡¸Lecture Notes on Social Networks¡¹ ÀÚ¹® À§¿øȸ¿¡¼­ È°µ¿ÇÏ°í ÀÖÀ¸¸ç µ¥ÀÌÅÍ ¸¶À̴׿¡ °üÇÑ SIAM È°µ¿ ±×·ìÀÇ ºÎ»çÀåÀ» ¿ªÀÓÇß´Ù. ¡°contributions to knowledge discovery and data mining algorithms¡±¿¡ °üÇÑ SIAM, ACM, IEEEÀÇ Æç·Î¿ì´Ù.
  • Àüü 0°³ÀÇ ±¸¸ÅÈıⰡ ÀÖ½À´Ï´Ù.

ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼­´Â °í°´´ÔÀÇ ´Ü¼ø º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯°ú ¹ÝÇ°¿¡ µå´Â ºñ¿ëÀº °í°´´ÔÀÌ ÁöºÒÄÉ µË´Ï´Ù.
´Ü, »óÇ°À̳ª ¼­ºñ½º ÀÚüÀÇ ÇÏÀÚ·Î ÀÎÇÑ ±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°Àº ¹«·á·Î ¹ÝÇ° µË´Ï´Ù.
±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ °¡´ÉÇÑ °æ¿ì
»óÇ°À» °ø±Þ ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 7ÀÏÀ̳» °¡´É
°ø±Þ¹ÞÀ¸½Å »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀÌ Ç¥½Ã, ±¤°í ³»¿ë°ú ´Ù¸£°Å³ª ´Ù¸£°Ô ÀÌÇàµÈ °æ¿ì¿¡´Â °ø±Þ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 3°³¿ù À̳»,
   ȤÀº ±×»ç½ÇÀ» ¾Ë°Ô µÈ ³¯ ¶Ç´Â ¾Ë ¼ö ÀÖ¾ú´ø ³¯·ÎºÎÅÍ 30ÀÏ À̳»
»óÇ°¿¡ ¾Æ¹«·± ÇÏÀÚ°¡ ¾ø´Â °æ¿ì ¼ÒºñÀÚÀÇ °í°´º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯Àº »óÇ°ÀÇ Æ÷Àå»óÅ µîÀÌ ÀüÇô ¼Õ»óµÇÁö ¾ÊÀº °æ¿ì¿¡ ÇÑÇÏ¿© °¡´É
±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÑ °æ¿ì
±¸¸ÅÈ®Á¤ ÀÌÈÄ(¿ÀǸ¶ÄÏ»óÇ°¿¡ ÇÑÇÔ)
°í°´´ÔÀÇ Ã¥ÀÓ ÀÖ´Â »çÀ¯·Î »óÇ° µîÀÌ ¸ê½Ç ¶Ç´Â ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì
   (´Ü, »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀ» È®ÀÎÇϱâ À§ÇÏ¿© Æ÷Àå µîÀ» ÈѼÕÇÑ °æ¿ì´Â Á¦¿Ü)
½Ã°£ÀÌ Áö³²¿¡ µû¶ó ÀçÆǸŰ¡ °ï¶õÇÒ Á¤µµ·Î ¹°Ç°ÀÇ °¡Ä¡°¡ ¶³¾îÁø °æ¿ì
Æ÷Àå °³ºÀµÇ¾î »óÇ° °¡Ä¡°¡ ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì
´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ¹ÝÇ° ȯºÒ
´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ´Ù¸¥ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°À» µ¿½Ã¿¡ ÁøÇàÇÒ ¼ö ¾ø½À´Ï´Ù.
1°³ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°ÀÌ ¿Ï·áµÈ ÈÄ ´Ù¸¥ Áö¿ª ¹ÝÇ°À» ÁøÇàÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ÀÌÁ¡ ¾çÇØÇØ Áֽñ⠹ٶø´Ï´Ù.
Áß°í»óÇ°ÀÇ ±³È¯
Áß°í»óÇ°Àº Á¦ÇÑµÈ Àç°í ³»¿¡¼­ ÆǸŰ¡ ÀÌ·ç¾îÁö¹Ç·Î, ±³È¯Àº ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.
¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°ÀÇ È¯ºÒ
¿ÀǸ¶ÄÏ»óÇ°¿¡ ´ëÇÑ Ã¥ÀÓÀº ¿øÄ¢ÀûÀ¸·Î ¾÷ü¿¡°Ô ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ±³È¯/¹ÝÇ° Á¢¼ö½Ã ¹Ýµå½Ã ÆǸÅÀÚ¿Í ÇùÀÇ ÈÄ ¹ÝÇ° Á¢¼ö¸¦ ÇϼžßÇϸç,
   ¹ÝÇ°Á¢¼ö ¾øÀÌ ¹Ý¼ÛÇϰųª, ¿ìÆíÀ¸·Î º¸³¾ °æ¿ì »óÇ° È®ÀÎÀÌ ¾î·Á¿ö ȯºÒÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸´Ï À¯ÀÇÇϽñ⠹ٶø´Ï´Ù.
¹è¼Û¿¹Á¤ÀÏ ¾È³»
ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼­´Â ¸ðµç »óÇ°¿¡ ´ëÇØ ¹è¼Û¿Ï·á¿¹Á¤ÀÏÀ» À¥»çÀÌÆ®¿¡ Ç¥½ÃÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
<ÀÎÅÍÆÄÅ© Á÷¹è¼Û »óÇ°>
»óÇ°Àº ¿ù~Åä¿äÀÏ ¿ÀÀü 10½Ã ÀÌÀü ÁÖ¹®ºÐ¿¡ ´ëÇÏ¿© ´çÀÏ Ãâ°í/´çÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÏ´Â »óÇ°ÀÔ´Ï´Ù.
»óÇ°Àº ¼­¿ïÁö¿ª/ÆòÀÏ ÁÖ¹®ºÐÀº ´çÀÏ Ãâ°í/ÀÍÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇϸç,
¼­¿ï¿ÜÁö¿ª/ÆòÀÏ ÁÖ¹®ºÐÀÇ °æ¿ì´Â ¿ÀÈÄ 6½Ã±îÁö ÁÖ¹®ºÐ¿¡ ´ëÇÏ¿© ÀÍÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÏ´Â »óÇ°ÀÔ´Ï´Ù.
(´Ü, ¿ù¿äÀÏÀº 12½Ã±îÁö ÁÖ¹®¿¡ ÇÑÇÔ)
»óÇ°Àº, ÀÔ°í¿¹Á¤ÀÏ(Á¦Ç°Ãâ½ÃÀÏ)+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(1ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù.
~ »óÇ°Àº À¯ÅëƯ¼º»ó ÀÎÅÍÆÄÅ©¿¡¼­ Àç°í¸¦ º¸À¯ÇÏÁö ¾ÊÀº »óÇ°À¸·Î
ÁÖ¹®ÀÏ+±âÁØÃâ°íÀÏ+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(1ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù.(Åä/°øÈÞÀÏÀº ¹è¼Û±â°£¿¡ Æ÷ÇÔµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.)
¡Ø±âÁØÃâ°íÀÏ:ÀÎÅÍÆÄÅ©°¡ »óÇ°À» ¼ö±ÞÇÏ¿© ¹°·ùâ°í¿¡¼­ Æ÷Àå/Ãâ°íÇϱâ±îÁö ¼Ò¿äµÇ´Â ½Ã°£
<¾÷ü Á÷Á¢¹è¼Û/¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°>
~ »óÇ°Àº ¾÷ü°¡ ÁÖ¹®À» È®ÀÎÇÏ°í, Ãâ°íÇϱâ±îÁö °É¸®´Â ½Ã°£ÀÔ´Ï´Ù.
ÁÖ¹®ÀÏ+±âÁØÃâ°íÀÏ+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(2ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù.(Åä/°øÈÞÀÏÀº ¹è¼Û±â°£¿¡ Æ÷ÇÔµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.)
¡Ø5ÀÏÀ̳» Ãâ°í°¡ ½ÃÀÛµÇÁö ¾ÊÀ»½Ã, ¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°Àº ÀÚµ¿À¸·Î ÁÖ¹®ÀÌ Ãë¼ÒµÇ¸ç, °í°´´Ô²² Ç°Àýº¸»ó±ÝÀ» Áö±ÞÇØ µå¸³´Ï´Ù.
¹è¼Ûºñ ¾È³»
µµ¼­(Áß°íµµ¼­ Æ÷ÇÔ)¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
À½¹Ý/DVD¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 1,500¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
ÀâÁö/¸¸È­/±âÇÁÆ®¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 2,000¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
µµ¼­¿Í À½¹Ý/DVD¸¦ ÇÔ²² ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 1,500¿ø 1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
µµ¼­¿Í ÀâÁö/¸¸È­/±âÇÁÆ®/Áß°íÁ÷¹è¼Û»óÇ°À» ÇÔ²² ±¸¸ÅÇϽøé : 2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
¾÷üÁ÷Á¢¹è¼Û»óÇ°À» ±¸¸Å½Ã : ¾÷üº°·Î »óÀÌÇÑ ¹è¼Ûºñ Àû¿ë

   * ¼¼Æ®»óÇ°ÀÇ °æ¿ì ºÎºÐÃë¼Ò ½Ã Ãß°¡ ¹è¼Ûºñ°¡ ºÎ°úµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
   * ºÏÄ«Æ®¿¡¼­ ¹è¼Ûºñ¾ø¾Ö±â ¹öÆ°À» Ŭ¸¯Çϼż­, µ¿ÀϾ÷ü»óÇ°À» Á¶±Ý ´õ ±¸¸ÅÇϽøé, ¹è¼Ûºñ¸¦ Àý¾àÇÏ½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Çؿܹè¼Û ¾È³»
ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼­¿¡¼­´Â ±¹³»¿¡¼­ ÁÖ¹®ÇϽðųª ÇØ¿Ü¿¡¼­ ÁÖ¹®ÇÏ¿© ÇØ¿Ü·Î ¹è¼ÛÀ» ¿øÇÏ½Ç °æ¿ì DHL°ú Ư¾àÀ¸·Î Ã¥Á¤µÈ ¿ä±ÝÇ¥¿¡
   ÀÇÇØ °³ÀÎÀÌ ÀÌ¿ëÇÏ´Â °æ¿ìº¸´Ù ¹è¼Û¿ä±ÝÀ» Å©°Ô ³·Ã߸ç DHL(www.dhl.co.kr)·Î Çؿܹè¼Û ¼­ºñ½º¸¦ Á¦°øÇÕ´Ï´Ù.
Çؿܹè¼ÛÀº µµ¼­/CD/DVD »óÇ°¿¡ ÇÑÇØ ¼­ºñ½ºÇÏ°í ÀÖÀ¸¸ç, ´Ù¸¥ »óÇ°À» ºÏÄ«Æ®¿¡ ÇÔ²² ´ãÀ¸½Ç °æ¿ì Çؿܹè¼ÛÀÌ ºÒ°¡ÇÕ´Ï´Ù.
ÇØ¿ÜÁÖ¹®¹è¼Û ¼­ºñ½º´Â ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼­ ȸ¿ø °¡ÀÔÀ» Çϼž߸¸ ½Åû °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.
¾Ë¾ÆµÎ¼¼¿ä!!!
µµ¸Å»ó ¹× Á¦ÀÛ»ç »çÁ¤¿¡ µû¶ó Ç°Àý/ÀýÆÇ µîÀÇ »çÀ¯·Î Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
¿ÀǸ¶ÄϾ÷üÀÇ ¹è¼ÛÁö¿¬½Ã ÁÖ¹®ÀÌ ÀÚµ¿À¸·Î Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ ¼­·Î ´Ù¸¥ »óÇ°À» ÇÔ²² ÁÖ¹®ÇÒ °æ¿ì Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ °¡Àå ±ä ±âÁØÀ¸·Î ¹è¼ÛµË´Ï´Ù.
À¯ÅëÀÇ Æ¯¼º»ó Ãâ°í±â°£Àº ¿¹Á¤º¸´Ù ¾Õ´ç°ÜÁö°Å³ª ´ÊÃçÁú ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Åùè»ç ¹è¼ÛÀÏÀÎ ¼­¿ï ¹× ¼öµµ±ÇÀº 1~2ÀÏ, Áö¹æÀº 2~3ÀÏ, µµ¼­, »ê°£, ±ººÎ´ë´Â 3ÀÏ ÀÌ»óÀÇ ½Ã°£ÀÌ ¼Ò¿äµË´Ï´Ù.
  • 0°³
  • 0°³