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계정을 잊어버리셨나요?
by 무명 Jan 05. 2022

서비스 알고리즘 리서치 #1

사내 교육을 위한 자료정리 

https://gwlabs.tistory.com/29

Text Summarization (1) - TextRank 알고리즘

문서를 요약하는 작업은 사람에게도 꾀 벅찬 작업이다. 문서의 정보손실을 최소화하면서 텍스트의 길이를 줄여야하기 때문에 우리는 문서를 요약할 때 문서에 없던 단어를 사용

gwlabs.tistory.com

 


https://koreapy.tistory.com/454

논문 요약 머신러닝(Extractive Summarization Techniques) 2016

Text Summarization by Machine Learning Abstract This thesis discusses the state-of-the-art algorithms, focusing only on those that use machine learning approach, such as neural network based NetSum..

koreapy.tistory.com

 


https://arxiv.org/pdf/1810.10419.pdf


https://deeplearninganalytics.org/text-summarization/

Text Summarization using BERT - Deep Learning Analytics

BERT, a pre-trained Transformer model, has achieved ground-breaking performance on multiple NLP tasks. In this blog we explore BERTSUM a model that uses BERT for extractive text summarization and gets state of the art results.

deeplearninganalytics.org

 


https://www.researchgate.net/publication/227988510_Automatic_Keyword_Extraction_from_Individual_Documents

(PDF) Automatic Keyword Extraction from Individual Documents

PDF | This paper introduces a novel and domain-independent method for automatically extracting keywords, as sequences of one or more words, from... | Find, read and cite all the research you need on ResearchGate

www.researchgate.net

 


https://lv99.tistory.com/26

Transformer: All you need is Attention (설명/요약/정리)

트랜스포머는 퍼셉트론과 디셉티콘으로 나뉩니다. 문장과 같은 연결성이 중요한 sequence data에는 RNN 계열의 모델이 많이 사용됩니다. RNN은 직전의 출력 결과를 입력으로 재귀적으로 받아들여 활

lv99.tistory.com

 

https://wikidocs.net/31379

1) 트랜스포머(Transformer)

* 이번 챕터는 앞서 설명한 어텐션 메커니즘 챕터에 대한 사전 이해가 필요합니다. 트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글이 발표한 논문인

wikidocs.net

 

트랜스포머 잠깐



https://zzsza.github.io/mlops/2019/01/16/mlflow-basic/

MLflow 소개 및 Tutorial

머신러닝 라이프 사이클을 관리할 수 있는 오픈소스인 MLflow에 대한 소개 및 간단한 Tutorial에 대한 글입니다

zzsza.github.io

 


https://databricks.com/product/managed-mlflow

Managed MLflow

Managed MLflow is built on top of MLflow, an open source platform developed by Databricks to help manage the complete Machine Learning lifecycle with enterprise reliability, security, and scale.

databricks.com

 

https://mlops-for-all.github.io/docs/introduction/intro/

1. What is MLOps?

Introduction to MLOps

mlops-for-all.github.io

 

엔지니어링 간단하게



https://proinlab.com/archives/2103

추천 알고리즘 구현하기 (User-based Collaborative Filtering)

추천 시스템은 보유하고 있는 데이터에 따라 다양한 방법으로 접근하여 구현이 가능하다. 아마존, 넷플릭스와 같이 사용자의 행위 데이터를 분석하여 맞춤형 추천이 가능하고, 뉴스 데이터 등

proinlab.com

 


https://pongdangstory.tistory.com/368

[Text mining] RAKE(Rapid Automatic Keyword Extraction) Algorithm

Text mining 에서 중요한 부분을 담당하고 있는 전처리 부분(preprocessing). 이 전처리 과정을 용이하게 해주는 Rake algorithm에 대해서 정리하고자 한다. 전처리 과정이 중요한 이유는 Text에 포함된

pongdangstory.tistory.com

 


https://huggingface.co/datasets/ccdv/pubmed-summarization

ccdv/pubmed-summarization · Datasets at Hugging Face

huggingface.co

 

https://exmemory.tistory.com/71

[Recommeder System] 추천 시스템 - 관련 자료 및 사이트 정리

작성중... Keras Implementation of Item2Vec[Code] : https://github.com/lujiaying Lua Implementation of Word2Vec[Code] : https://github.com/yoonkim/word2vec_torch/blob/master/word2vec.lua Tensorflow I..

exmemory.tistory.com

 



https://gist.github.com/serithemage/75fcb7cf439ba503a3b1d8911d1404a9

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무명

개발, 데이터 직군들을 거쳐 현재는 AI Creative Director로 일하고 있습니다. 데이터를 다른 매체로 확장시키는 미디어아트 작가로도 활동하고 있습니다.
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