텍스트 데이터 분석과 머신러닝 모델 학습

개요

빅데이터 시대를 맞이하여 신문기사, 블로그, 소셜 네트워크 서비스 등으로부터 매일 쏟아지는 방대한 데이터를 계기로 최근 텍스트 데이터 분석이 비정형 데이터 분석의 핵심 분야로 자리매김 하고 있습니다.

본 웨비나에서는 R2017b 릴리즈에 새로 출시된 Text Analytic Toolbox를 이용하여 기본적인 텍스트 처리, 문서 분류, 토픽 모델링 및 감성 분석(Sentimental Analysis)등의 다양한 텍스트 데이터 분석 방법들을 소개합니다.

하이라이트

• 텍스트 데이터 분석을 위한 전처리 방법

• WordCloud를 이용한 텍스트 데이터의 시각화

• Word-Embedding 모델 학습 및 Pretrained Word-Embedding 모델 사용

• 텍스트 데이터로부터 가치 창출을 위한 머신러닝 모델 학습

발표자 소개

송완빈 대리는 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야로 석사학위 취득 후, MathWorks에서 데이터 분석, 영상처리 및 머신러닝/딥러닝 관련하여 Application Engineer로 재직하고 있습니다