건국대학교 자연어처리연구실에서 만든 교육자료(강의자료, 소스코드 등)입니다.
용량이 큰 자료(기계학습용 데이터, 모델 파일, 강의영상 등)는 별도의 경로를 통해서 제공합니다.
- ann: Basic Artificial Neural Network (MNIST, XOR)
- clustering: K-Means, DBSCAN, K-SOM, Hierarchical Clustering
- cnn: Convolutional Neural Network (MNIST)
- crf: Conditional Random Fields (Automatic Word Spacing)
- dt: Decision Tree (Play Tennis)
- gan: Generative Adversarial Network (MNIST)
- rnn: Recurrent Neural Network (Automatic Word Spacing, Stock Prediction)
- svm: Support Vector Machine (Spam Mail Filtering)
- text_rep: Text Representation (SVD, Word2Vec, GloVe, Word Embedding)
- transfer_learn: Transfer Learning (MRC)
- transformer: Transformer (Chatbot)
- python: 각종 예제 코드들
- ppt: pdf형태의 강의자료들 (파이썬 프로그래밍, 기계학습, 자연어처리(추가 예정))
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연락처: 김학수 교수 (nlpdrkim@gmail.com)