전처리 (2) 썸네일형 리스트형 BERT 사전학습 모형에 대한 미세조정학습 (1) 15.1 BERT 학습을 위한 전처리 토큰 임베딩 구간 임베딩 위치 임베딩 from transformers import BertTokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') sentence1 = "What a beautiful day!" sentence2 = "Nvidia Titan XP has 12GB of VRAM" # 1. 토큰화 결과 print(sentence1, '토큰화 결과:', tokenizer.tokenize(sentence1)) print(sentence2, '토큰화 결과:', tokenizer.tokenize(sentence2)) """ What a beautiful day! 토큰화 결과: ['what'.. 15장 머신러닝을 이용한 예측 분석 (1) 15-1 머신러닝 모델 알아보기 머신러닝 모델 만들기 = 함수 만들기 예측 변수와 타겟 변수 예측 변수(predictor variable): 예측하는데 활용하는 변수 또는 모델에 입력하는 값 타겟 변수(target variable): 예측하고자 하는 변수 또는 모델이 출력하는 값 머신 러닝 모델을 이용해 미래 예측 의사결정나무 모델: 주어진 질문에 yes/no 로 답하면 마지막에 결론을 얻는 구조 1단계: 타겟 변수를 가장 잘 분리하는 예측 변수 선택 2단계: 첫 번째 질문의 답변에 따라 데이터를 두 노드로 분할 3단계: 각 노드에서 타겟 변수를 가장 잘 분리하는 에측 변수 선택 4단계: 노드가 완벽하게 분리될 때까지 반복 의사결정나무 모델의 특징 노드마다 분할 횟수가 다음 노드마다 선택되는 예측 변수가.. 이전 1 다음
