전체 글 (12) 썸네일형 리스트형 기말 프로젝트 주제: 뉴스 데이터의 감성 분석을 이용한 모델 성능 비교 방법: 소비자들의 기업에 대한 인식과 같은 기업에 대한 감성을 분석하고 주가 예측 모델에 적용. n기업에 대한 감성 지표를 알 수 있는 뉴스 데이터를 수집하고 여러 모델에 성능 비교. >뉴스 데이터를 벡터화 SVM (Support Vector Machine) : 분류와 회귀 분석에 사용되는 지도 학습 모델이다. 데이터를 분류하기 위해 결정 경계(하이퍼플레인)을 찾으며, 이 경계는 서로 다른 클래스의 데이터를 최대한 멀리 떨어지게 하는 방식으로 설정한다. 입력 변수로 뉴스 데이터 전문을 벡터화하여 사용하는 것보다 summarization하여 사용하는 것이 더 좋은 성능을 끌어낸다 RNN: 시간에 따라 변하는 주가 데이터와 뉴스 기사 내용을 분석하는 .. Attention Is All You Need 참조:https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf HISTORY 1. RNN (Recurrent Neural Networks, 1986): 시퀀스 모델링의 초기 형태로 순환 신경망(RNN)이 등장했습니다. 시간적 의존성을 모델링할 수 있어 다양한 응용 분야에서 활용되었으나, 긴 시퀀스를 다루거나 장기 의존성(Long-Term Dependencies)을 처리하는 데 어려움이 있었습니다. 2. LSTM (Long Short-Term Memory, 1997): LSTM은 RNN의 한계를 극복하기 위해 제안된 모델로, 장기 의존성 모델링이 가능합니다. 주가 예측 및 주기 함수 예측과 같은 시계열 데이터 예측 문제에 적용되며 많은 응용 분야에서 좋은 성과를 얻었습니다. 3. Seq2Seq (.. AI기초프로젝트 5주차 과제 - 감성Fine-tuning 감성분석 Fine-tuning해보기 AI기초 프로잭트 5주차 과제 -1 코랩에서 PyTorch와 Hugging Face Transformers 라이브러리를 사용하여 학습하였습니다.(GPU사용) 학습 과정 (데이터 전처리, 모델 구성, 학습) 1.데이터셋 다운로 !pip install transformers !wget https://raw.githubusercontent.com/e9t/nsmc/master/ratings_test.txt !wget https://raw.githubusercontent.com/e9t/nsmc/master/ratings_train.txt 먼저 HuggingFace Transformers 패키지를 설치한 다음, NSMC 데이터셋을 다운로드합니다. 데이터셋은 "ratings_tra.. 이전 1 2 3 4 다음
