[책 리뷰] 텐서플로2와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리

텐서플로2와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리 (로지스틱 회귀부터 BERT와 GPT2까지)

텐서플로2와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리

 

  이 책은 GitHub에서 이 책의 실습 자료 레포지토리를 먼저 보고 알게 되었다. 레포지토리에는 책에 수록된 예제들이 모아져 있었는데, NLP의 기초부터 '텍스트 분류', '텍스트 유사도 측정', '챗봇 개발', '사전 학습 모델'의 '미세 조정' 등, NLP로 할 수 있는 (거의 모든) 태스크들이 예제로 구성되어 있었다. 물론, 예제만 참고하더라도 자료는 충분하겠지만, 꼼꼼한 설명까지 함께 보고 싶어서 이 책을 읽게 되었다.

 

  실제로 이 책으로 '사전 학습 모델' 중 하나인 'BERT'를 '미세 조정'하는 방법에 대해 자세히 공부할 수 있었다. 보통의 다른 책들은 'BERT'를 '미세 조정'하더라도, 영어 데이터를 가지고서 '미세 조정'하는데, 이 책에서는 Korean Movie Review Classification 등의 다양한 한글 데이터로 'BERT'의 '미세 조정' 실습을 해볼 수 있었다.

 

  이 책의 장점으로는 NLP의 다양한 태스크들을 코드로 실습할 수 있다는 것도 있지만, 각각의 태스크에 대해 한글과 영어로 실습을 진행한다는 것이다. 마지막으로 (모든 책을 다 살펴보지는 않았지만, 내가 본 책들에 한해), 이 책은 원서가 아닌 한글로 쓰여진 자연어 처리 서적 중 가장 친절하고 자세한 책일 것이라고 말할 수 있다.

 

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실습 자료 레포지토리

GitHub - NLP-kr/tensorflow-ml-nlp-tf2: 텐서플로2와 머신러닝으로 시작하는 자연어처리 (로지스틱회귀부