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Course Outline
Sentiment Analysis 소개
- 감정 분석의 기본
- 감정 분석의 과제와 기회
- LLM 및 해당 기능 개요
LLM 및 자연어 이해
- LLM 아키텍처에 대한 심층 분석
- LLM을 통한 맥락과 정서 이해
- 감정 분석을 위한 데이터 전처리
LLM을 사용하여 Sentiment Analysis 모델 구축
- 감정 분석을 위한 LLM 교육
- 특정 도메인에 대한 모델 미세 조정
- 모델 훈련에 대한 실습
LLM을 사용한 Social Media 분석
- 분석을 위해 소셜 미디어 데이터 수집
- 소셜 플랫폼에서 실시간 감정 추적
- 사회정서분석 사례연구
Sentiment Analysis 고객 피드백
- 고객 리뷰 및 설문조사에서 통찰력 추출
- 감정 분석을 통한 고객 서비스 강화
- 피드백 분석 워크숍
Sentiment Analysis의 고급 주제
- 풍자, 아이러니, 복잡한 감정 다루기
- 언어 간 감정 분석
- LLM을 통한 감정 분석의 미래 동향
윤리적 고려사항 및 편견 완화
- 감정 분석의 윤리적 의미
- 모델의 편향 식별 및 완화
- 감정 분석의 책임감 있는 사용
프로젝트 및 평가
- 선택한 데이터 세트에서 감정 분석
- 동료 검토 및 그룹 토론
- 최종 평가 및 피드백
요약 및 다음 단계
Requirements
- 기본적인 머신러닝 개념에 대한 이해
- 텍스트 데이터 전처리 및 분석 경험
- Python 프로그래밍에 대한 지식
청중
- 데이터 과학자 및 분석가
- Marketing 전문가
- 제품 관리자
21 Hours