Natural Language Processing with PyTorch

이 책은 실전에 투입되고자 하는 딥러닝을 활용한 자연어처리 및 자연어이해 입문자들에게 PyTorch를 활용하여 좀 더 쉽게 설명하고 이해를 도울 수 있도록 쓰여진 책 입니다. 실제 시스템을 구현하며 얻은 경험과 인사이트들을 공유하고자 하였고, 수학적인 이론을 최소화 하고, 실전에서의 꼭 필요한 개념들을 담을 수 있도록 하였습니다. 따라서, 현재 딥러닝을 활용한 State of the Art 기술 뿐만 아니라, 딥러닝 이전의 기존의 전통적인 방식부터 차근차근 설명하여, 왜 이 기술이 필요하고, 어떤 부분이 성능 개선을 만들어냈는지 쉽게 이해할 수 있도록 설명하고자 합니다.

• Github Repo: https://github.com/kh-kim/nlp_with_pytorch
• Gitbook: https://kh-kim.gitbook.io/natural-language-processing-with-pytorch/

Pre-requisites

• Python
• Calculus, Linear Algebra
• Basic Probability and Statistics
• Basic Deep Learning
  • Objective function
  • Gradient descent

Notice

현재 앞 일부와 뒤쪽 부터 작성 중이며, 개선이 필요하거나 사실과 다른 내용이 있으면 얼마든지 참여 부탁 드립니다.

Author: Ki Hyun Kim

• SKPlanet Machine Learning Researcher
  • Neural Machine Translation: Global 11번가
• Ticketmonster Machine Learning Engineer
  • Recommender System: TMON

• ETRI Researcher

  • Automatic Speech Translation: GenieTalk [Android], [iOS], [TV Ads]

• linkedin: https://www.linkedin.com/in/ki-hyun-kim/

• github: https://github.com/kh-kim/
• email: [email protected]

Fast Campus Lecture

현재 이 책을 바탕으로 패스트캠퍼스에서 자연어처리 강의도 이루어지고 있습니다.

이 저작물은 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-비영리-동일조건변경허락(BY-NC-SA)에 따라 이용할 수 있습니다.