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🤔 딥러닝의 세계로 발을 들이면서 자연어 처리(NLP)는 빼놓을 수 없는 중요한 분야이다. 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 변환하는 과정은 NLP의 핵심이며, 이 과정에서 Word Embeddings(단어 임베딩) 기술이 중요한 역할을 한다. Word2Vec과 GloVe는 널리 사용되는 단어 임베딩 기법으로, 단어 간의 의미적 관계를 효과적으로 파악하여 딥러닝 모델의 성능을 향상시킨다.💡 Word Embeddings (단어 임베딩)단어 임베딩은 단어를 고정 차원의 실수 벡터로 표현하는 기술이다. 이러한 벡터는 단어의 의미적, 문법적 정보를 담고 있으며, 단어 간의 유사성을 계산하는 데 사용된다. 예를 들어, "king(왕)"과 "queen(여왕)"은 서로 관련성이 높으므로, 임베딩 공간에서..

머신러닝 모델의 성능을 극대화하려면 데이터 전처리는 필수적인 과정이다. 특히 텍스트 데이터는 잡음이 많고, 다양한 형태로 존재하기 때문에 더욱 세심한 전처리가 요구된다. 이 글에서는 텍스트 데이터 전처리에 사용되는 다양한 기법들을 소개하고, 각 기법의 역할과 실제 적용 예시를 살펴본다. 📚 1. 텍스트 데이터 전처리의 중요성 (The Importance of Text Data Preprocessing) 텍스트 데이터는 이미지, 오디오 데이터와 달리 구조화되지 않은 형태(unstructured data)로 존재한다. 자연어의 다양성, 오타, 불필요한 특수문자, 다양한 언어 표현 방식 등은 머신러닝 모델이 텍스트 데이터를 제대로 이해하는 데 방해 요소로 작용한다. 전처리 과정을 통해 이러한 노이즈를 제거하..