自然言語処理

すべての職種にそれが必要だと思いますか？

▶ 自然言語処理の定義

コンピュータを使って言語を研究する人工知能分野である自然言語処理と、開発職以外のマーケティング担当者・プランナーも自然言語処理を学ぶべきでしょうか？

はい、その通りです。

すべてのフィールドには膨大な量の自然言語（テキスト）データがあります。商品紹介投稿、レビュー、ブログなど。読んでいる記事も単一言語のデータです。

この無数のデータを見逃して、それを利用できないのは価値がありませんか？ しかし、これらのテキストを一つずつ読んで分析していくと、分類することは不可能です。その場合、私たちが使える技術は 自然言語処理それは。

▶ 製品を評価し、市場で流行しているキーワードを検索し、その製品に類似した他の製品を見つける

したがって、自然言語処理は、開発作業者の研究目的だけでなく、マーケティング担当者やプランナーなどの非開発職にも必要な能力です。膨大な量のデータを直接分析して洞察を引き出すことができれば、これは強力な武器になると確信しています。

あなたの強力な武器、

花振AIが一緒に作ります。

ハロー医療系スタートアップのAI開発4年目のハナブリAIです。以前、戦略計画の分野で働いていたとき、偶然見つけてデータサイエンスを専攻していたデータの魅力に夢中になりました。私はプランニングとデータサイエンスの両方の分野に所属していますが、自然言語処理を最も早く始める方法を紹介します。

• (現在) 医療系スタートアップAI開発者 4年目
• 英国リーズ大学でデータサイエンスの修士号を取得
• 自然言語処理分野の筆頭著者として、AAAIシンポジウムを含む海外会議の論文を2件発表
• （旧）イーランド・プランニング・キム＆チャン法律事務所

▶ 学生レビュー

授業後

必ず手に入る2つの武器

最初のもの。

最新の自然言語処理分野を理解する

▶ 1。韓国語自然言語データ練習/2.最新のディープラーニング技術、バートラーニング

二つ目です。

業種や役職に限らない

実用的なアプリケーション能力

▶ 1。単語頻度の分析による傾向分析/ 2.テキストでのポジティブ/ネガティブな回答の確認-感情分析/ 3.テキストベースの類似性分析

実践的な応用力を養うために、特定の業界や職種に限定されないように、自然言語処理の実践例を行います。

▶ はなぶりAIの自然言語処理クラスにはどのような違いがありますか？

▶ こんな人におススメです！

▶ プレイヤーの知識:基本的なPython文法