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본 포스팅에서는 카운트 기반의 단어 표현방법 중 하나인 문서 단어 행렬(DTM)의 개념에 대해 알아봅니다.📚 목차1. DTM 개념 2. DTM 예시 3. DTM 한계점1. DTM 개념문서 단어 행렬(Document-Term Maxtrix, DTM)은 다수의 문서 데이터(=Corpus)에서 등장한 모든 단어의 출현 빈도수(frequency)를 행렬로 표현한 것입니다. 즉, DTM은 다수의 문서 데이터에 대한 Bag of Words(BoW)를 행렬로 표현한 것입니다. DTM은 국소 표현(Local Representation) 또는 이산 표현(Discrete Representation)의 일종으로 카운트 기반의 단어 표현방법입니다.2. DTM 예시DTM 예시를 들어보겠습니다. 아래와 같이 4개의 문서가 있다..

본 포스팅에서는 카운트 기반의 단어 표현 방법인 Bag of Words(BoW) 개념과 생성 방법을 알아봅니다.📚 목차1. BoW 개념2. BoW 특징3. BoW 생성 절차4. BoW 생성 실습1. BoW 개념Bag of Words(BoW)는 단어를 수치화하는 방법 중 하나로, 문서 내 단어의 순서와 의미는 고려하지 않고 오직 출현 빈도(frequency)만 고려하여 단어를 표현하는 방법입니다. BoW는 국소 표현방법(Local Representation) 또는 이산 표현방법(Discrete Representation)의 일종으로 카운트 기반의 단어 표현방법(Count-based Word Representation)이라고 부릅니다(그림 1 참고).2. BoW 특징BoW는 어떤 단어들이 몇 회..

본 포스팅에서는 퍼셉트론(Perceptron) 학습(train)의 의미와 절차에 대해 알아봅니다. 📚 목차 1. 퍼셉트론의 개념 2. 퍼셉트론 학습의 의미 3. 퍼셉트론 학습 방법 4. 퍼셉트론 학습 절차 1. 퍼셉트론의 개념 퍼셉트론의 학습 절차를 알아보기 전에 퍼셉트론 개념에 대해 알아봅니다. 퍼셉트론은 이진 분류(Binary Classification) 모델을 학습하기 위한 지도학습(Supervised Learning) 기반의 알고리즘입니다. 이진분류란 예를 들어 인공지능(AI)에게 무작위로 동물 사진을 보여주었을 때 고양이 사진인지, 강아지 사진인지 분류하는 문제입니다. 여기서 고양이, 강아지와 같은 선택지를 클래스(Class)라고 부르고 선택지가 2개인 경우를 이진 분류라고 합니다. 수학적인 측..

본 포스팅에서는 인공신경망의 초기 형태이자 구성 요소인 퍼셉트론(Perceptron)의 개념에 대해 알아봅니다.📚 목차1. 퍼셉트론 개요 2. 생물학 뉴런의 역할과 동작과정 3. 퍼셉트론의 역할과 동작과정4. 퍼셉트론의 종류 4.1. 단층 퍼셉트론 4.2. 다층 퍼셉트론1. 퍼셉트론(Perceptron) 개요퍼셉트론(Perceptron)은 인공 신경망(Aritificial Neural Network, ANN)의 구성 요소(unit)로서 다수의 값을 입력받아 하나의 값으로 출력하는 알고리즘입니다. Perceptron은 perception과 neuron의 합성어이며 인공 뉴런이라고도 부릅니다. 즉, 퍼셉트론은 생물학적인 신경계(Neual Network)의 기본 단위인 신경세포(=뉴런)의 동작..

본 포스팅에서는 SAP(ABAP)에서 구구단을 테이블에 저장하고 출력하는 예제 코드를 공유합니다. 📚 목차 1. 실행결과 2. 테이블 Fields 3. 전체 코드 4. 코드 설명 5. 실행결과 1. 실행결과 실행결과 먼저 공유합니다. 위와 같이 1단부터 9단까지의 구구단을 출력하는 프로그램을 만들고자 합니다. 본 프로그램은 각 자릿수의 값과 연산자(*), 그리고 결괏값까지를 모두 Internal Table에 저장하는 프로세스를 반복합니다. 또한, 테이블 내 행(ROW) 데이터를 하나씩 접근하여 출력하도록 반복합니다. 이어지는 섹션에서 해당 프로그램 구현을 위한 기본적인 세팅방법과 코드를 공유합니다. 2. 테이블 Fields 테이블 Fields는 위와 같이 구성하였습니다. 구구단에서 첫 번째 숫자를 STR..

본 포스팅에서는 Function Group, View를 생성하는 방법과 Table Maintenance Generator 속성을 세팅하는 방법에 대해 알아봅니다. 목차 1. Function Group 생성 2. View 생성 3. Table Maintenance Generator 속성 세팅 1. Function Group 생성 T-CODE SE80에서 패키지 이름 마우스 우측 클릭-Create-Function Group을 순차적으로 선택하여 Function Group 생성 창을 오픈합니다. Function Group 이름과 Short Description을 각각 입력합니다. 패키지를 선택합니다. CTS를 선택합니다. 다음과 같이 Function Group이 생성된 것을 확인할 수 있습니다. 2. View..

본 포스팅에서는 구조체의 개념부터 생성 방법, 테이블에 구조체를 연결하는 방법까지 알아봅니다. 1. 구조체란? 구조체는 테이블과 동일하게 필드로 구성되지만, 자체적으로 데이터를 저장할 수 없는 객체 종류입니다. 구조체는 특정 용도의 구조를 재활용할 수 있기 때문에 생산성 향상에 큰 도움이 됩니다. 테이블에서 구조체는 INCLUDE를 통해 사용할 수 있으며, 실제 DB에 생성되지 않고 ABAP Dictionary에만 존재합니다. 2. 구조체 생성 아래와 같은 순서로 구조체 생성 창을 오픈합니다. 1) T-CODE SE80 이동 2) 패키지 이름 마우스 우측 클릭 3) Create 4) Dictionary Object 5) Structure 구조체 이름을 입력합니다. Short Description을 작성합..

👨‍💻 들어가며본 포스팅에서는 LDA 토픽 모델링의 개념, 가정, 알고리즘 프로세스에 대해 알아봅니다. 특히, 수학적인 수식 없이 LDA 토픽 모델링의 메커니즘을 쉬운 예시와 함께 빠르게 이해하는 데 초점을 둡니다. LDA 토픽 모델링 관련 실습은 아래 포스팅을 참고해 주시길 바랍니다.https://heytech.tistory.com/401 [NLP] LDA 토픽 모델링을 활용한 앱 리뷰 분석 프로젝트📚 목차 1. 개요 2. 데이터셋 3. LDA 토픽 모델링 개념 4. LDA 토픽 모델링 시각화 5. 전체 코드 6. 코드 설명 7. 결과 해석방법 8. 인사이트 도출 1. 개요 본 프로젝트는 건강관리 앱 리뷰 텍스트마이닝heytech.tistory.com📝 목차 1. LDA 토픽 모델링의 개념 2...