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이름:바르가브 스리니바사 디지칸 (Bhargav Srinivasa-Desikan)

최근작
2019년 6월 <자연어 처리와 컴퓨터 언어학>

바르가브 스리니바사 디지칸(Bhargav Srinivasa-Desikan)

프랑스 릴에 있는 INRIA에서 연구원으로 근무하고 있다. MODAL(데이터 분석 및 학습 모델) 팀의 일원이며 함수 학습(metric learning), 예측 변수 집계(predictor aggregation) 및 데이터 시각화를 담당하고 있다. 파이썬 오픈 소스 커뮤니티에 정기적으로 기고하고 있으며 'Google Summer of Code in 2016'에서 젠심(Gensim)을 이용한 동적 토픽 모델을 구현하기도 했다.
유럽과 아시아에서 열리는 파이콘과 파이데이터 행사에 고정 연사로 참석하면서 파이썬을 이용한 텍스트 분석 튜토리얼을 작성하고 있다. 파이썬 머신 러닝 패키지인 pycobra의 관리자이며 「Journal of Machine Learning Research」(MIT, 2002)를 출간했다.  

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저자의 말

<자연어 처리와 컴퓨터 언어학> - 2019년 6월  더보기

이 책은 NLP와 컴퓨터 언어학 알고리즘을 사용해 추론하고 데이터를 이해할 수 있는 방법을 제시한다. 알고리즘은 통계적 머신 러닝과 인공지능 기술을 기반으로 한다. 이런 알고리즘들을 다루기 위한 도구(파이썬과 젠심, 스파이시와 같은 도구)를 바로 사용할 수도 있다. 가장 먼저 데이터를 정제하는 방법에 대해 배운 다음 첫 번째 개념으로 컴퓨터 언어학을 수행하는 방법을 배우게 될 것이다. 이제 실제 사용하는 언어와 텍스트 예제를 파이썬을 이용해 보다 정교한 통계적 NLP와 딥러닝을 탐색할 수 있다. 훌륭한 도구를 사용해 텍스트를 태깅하고 구문을 분석하고 모델링하는 방법을 배운다. 사용해야 할 가장 최적의 프레임워크가 무엇인지 알게 될 것이며 토픽 모델을 위해 젠심을 선택하거나 딥러닝을 위해 케라스를 선택하는 것과 같이 도구를 언제 어떤 것을 선택할지 알게 될 것이다. 이 책은 자신의 NLP 프로젝트와 컴퓨터 언어 처리를 배우고 수행할 수 있도록 이론과 실습을 균형 있게 다룬다. 여러분은 풍부한 파이썬 도구의 생태계를 발견하고 흥미로운 현대 텍스트 분석의 세계로 들어갈 수 있을 것이다.

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