pytorch (6) 썸네일형 리스트형 [최신] colab mecab 사용자사전 쉽게 추가하고 사용하기 일반 mecab을 google colab에 설치해서 사용자 정의 사전 추가하려니 에러가 계속 나오고 colab 위에서 해결되지 않는 에러들이 있었다. 찾아보니 colab에서 사용하는 mecab이 따로 있었다. [google colab에서 mecab 사용자 정의 사전 추가해서 사용하기] 1. Mecab-fo-for-Google-Colab 쉘스크립트를 이용하여 Mecab 설치하기 !git clone https://github.com/SOMJANG/Mecab-ko-for-Google-Colab.git cd Mecab-ko-for-Google-Colab/ !bash ./install_mecab-ko_on_colab190912.sh 2. mecab 사용해보기 from konlpy.tag import Mecab m.. colab mecab 사용자 정의 사전 세팅, 추가 및 사용하기 실패한 글 pytorch mecab 사용자 정의 사전 추가하기 목차 🕐 colab 준비 🕑 mecab 설치 🕒 mecab-ko, mecab-ko-dic 설치 및 컴파일 🕓 사용자 정의 사전 사용하기 근데 실패함 사용자 사전 추가를 위해 기존에 colab에 mecab 설치한 방식대로 진행했었는데 에러들이 나오고 결국 이 방식으로 실패함 성공한 글은 저 아래에,, 1. colab 에 Mecab 설치하기 : mecab은 보통 window에 설치하기는 어렵고 macOS, Linux에 설치할 수 있다. 하지만 설치 과정에 많은 에러가 나기로 유명하고 나도 에러가 아주 다양하게 터졌지만 어찌저찌 되긴 했다. colab 에서 mecab 설치하기 포스팅 [colab] konlpy mecab 설치 및 사용하기 on macOSX 한.. [colab] konlpy mecab 설치 및 사용하기 on macOSX 한국어 자연어처리 모델을 찾다가 여러가지가 많이 있는 대표적인 konlpy를 발견 ! 사용해보려고 했지만 설치하는 과정에서 에러가 많이 났다. 정확히는 설치는 잘 되는데 import에서 에러가 남ㅋ 처음에는 터미널에서 해야하나 터미널로 설치하고 했다가 그건 아닌 것 같고 colab에서 모두 설치하고 사용할 수 있었다. 1. bash 셸로 필요한 라이브러리들 설치 - colab에 아래 복사 붙여넣기 및 실행 %%bash apt-get update apt-get install g++ openjdk-8-jdk python-dev python3-dev pip3 install JPype1 pip3 install konlpy 2. JAVA_HOME 환경변수 설정 https://blckchainetc.tistory... [머신러닝/딥러닝] 도대체 Tensor란 무엇인가!!! 딥러닝을 공부하기 전 반드시 알아야할 Tensors! 그냥 matrix, 배열 ! 이라고 하기엔 뭔가 찜찜해서 조금 더 찾아보았다. 먼저 간단하게 tensor가 무언인가 살펴보고 Dan 교수님(?)의 유튜버의 강의로 왜 이렇게 설명되었는지 자세히 알아보았다. Tensor 란? 아주 간단히 말하자면 데이터(오직 숫자로 이루어진)의 배열이다. python에는 List, JS에는 array 라고 부르는 배열! matrix! "The Facts of the Universe" by Lillian Lieber Lillian lieber라는 수학자는 tensors를 우주의 진리라고 표현했다. 그만큼 중요한 tensor.... tensor는 Rank (차원)를 가지는데 이는 개발할 때 자주 본 배열, 이중배열과 동일한.. [머신러닝 vs 딥러닝] 비교 및 차이 알아보기 이 내용을 정리하면서... 유튜버 Daniel은 이 강의에서 머신러닝과 딥러닝의 뜻은 분명 다르지만 설명 중에 가끔은 혼용해서 사용될 수 있고 또 해당 분야는 빠르게 발전하기 때문에 "절대적인" 지식은 아님을 강조한다! 때문에 현재의 기술을 기준으로 머신러닝/딥러닝이란 무엇인가? 왜 언제 사용하는가? 를 살펴보는 글이 될 것 같다. 구글의 머신러닝 핸드북의 첫번째 규칙, Rule 1 If you can build a simple rule-based system that doesn't require machine learning, do that. 만약 머신러닝이 필요하지않은 간단한 규칙의 시스템을 구축할 수 있으면 그렇게 해! 머신러닝이 굳이 필요하지 않다면 그냥 기존의 프로그래밍 방식으로 처리해 ~ 같다.. [pytorch vs tensorflow] 머신러닝/딥러닝 pytorch로 시작하는 이유! 이전 elasticsearch 검색 api를 마무리하고 이제 더 효율적이고 정확한 검색을 위한 자연어 처리 모델을 만들어 시도해 보려고 한다! AI/머신러닝/딥러닝에 사용되는 툴로 아주 유명한 Tensorflow, 그리고 pytorch가 있는데 이 둘을 비교해보고 pytorch로 고르게 되었다. Tensorflow란? -> 나무위키에서 보기 Pytorch란 ? Python을 위한 오픈소스 머신러닝/딥러닝 라이브러리이다. Tensorflow와 마찬가지로 GPU를 사용하여 상당이 빠르며 자연어 처리와 같은 애플리케이션을 위해 사용된다. Pytorch의 특징 - 가장 유명한 딥러닝 프레임워크 중 하나이다. - Numpy스러운 tensor연산이 GPU로도 가능하다. - 직관적이고 간결한 코드로 구성되어 이해와 .. 이전 1 다음
