본문 바로가기
STATISTICS PLAYBOOK

통계를 이해하는
가장 빠른 길

R·Python·통계·데이터 분석 자격증까지, 체계적인 학습 자료와 강의는 메인 블로그에서 이어집니다.

메인 블로그에서 이어서 배우기 티스토리 글 둘러보기
반응형

Python2

[be-favorite] #3 R 과 Python를 고민하는 당신에게 (feat. 데싸 선배의 조언) 오랜만에 인사드립니다.🤗 올해 2월에 대학원을 졸업 후, 3월부터 바로 연구원으로 업무를 시작하느라 이를 핑계로 개인 블로그, 객원 칼럼에 손을 놓고 있었네요. #2 글을 쓴지 어언 반년이 넘었군요. 잘 만든 핑계는 사람을 이렇게나 나태하게 만듭니다..😅 오랜만에 인사드리는 칼럼에 Data Science 분야에서 매우 자극적으로 여겨지는 타이틀을 가져왔습니다. 본 칼럼에서는 다행히 두 언어 중 어떤 언어가 더 우월한가를 논하진 않습니다. Data Science 분야에 관심을 두고 시작하는 단계에서 두 언어 중 어떤 언어를 익혀야 할지 그 기로에서 고민하고 있는 분들, 그리고 둘 중 한 언어를 익히고 있으나 나머지 한 언어에 대한 막연한 불안감이 있는 분들께 권하고 싶은 글입니다. 무의미한 논쟁 우선 본 .. 2021. 9. 25.
파이썬에서 형태소 분석 후 R로 넘겨주기 - 자연어 처리 고수되기 1탄 자연어 처리 슬기로운통계생활에서는 R을 중심으로 여러 멤버들이 칼럼을 작성 중입니다. 그런데 '왜 갑자기 Python 이야기인가' 궁금해할 분들이 많을 것입니다. 여기서 Python을 언급한 이유는 자연어 처리(Natural language processing)에서 가장 중요한 과정인 형태소 분석(Morphological analysis) 때문입니다. 잠시 자연어 처리를 이야기하자면 컴퓨터에게 인간의 언어를 이해시키려면 인간의 언어(자연어)를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정이 필수적입니다. 예컨대 인공지능 스피커에게 우리가 말을 하면, 인공지능 스피커는 우리가 한 말을 통으로 인식할 수 없습니다. 알고리즘에 따라 다르겠지만, 인간이 말한 문장을 부분부분 끊어서(분절화) 인식합니다. 왜냐하면.. 2021. 2. 23.
반응형

티스토리툴바