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고등학교 인공지능 수학 3

고등학교 인공지능 수학 수업자료 5 (영화별 유사도 분석, 콘텐츠 기반 필터링)

지난 시간 유사도 분석기 자료를 수정하여 사용자를 기반으로 분류하는 것이 아니라 영화를 기반으로 유사도를 재 분류해보자. 개인별 영화선호도를 성분으로하는 데이터의 행렬을 전환하면 영화를 초점으로 한 데이터를 얻을 수 있다. 지난 수업과 마찬가지로 영화명을 1행과 1열로 하는 표를 만들어 영화별 유사도를 분석할 수 있다. 연수때 예시로 들 간단한 시연 용이었기에 영화를 13개만 선정했지만, 실제에서는 더 많은 항목에 대한 설문을 해서 자료를 모은다면 더 정교하게 유사도를 얻을 수 있을 것이다. 지난 시간에 다룬 사용자 기반의 유사도 분류는 과거 정보가 적은 사용자에 대해서 추천의 정확도가 떨어진다는 단점이 있는데 이렇게 콘텐츠를 기반으로 유사도를 분류하면 이런 점을 보완할 수 있다. 학기 초 다양한 학급의..

고등학교 인공지능 수학 수업자료 4 (유사도 계산기, 선호도 분석 알고리즘)

앞서 설명한 코사인 유사도를 기반으로해서 실제로 학생들 개인의 선호도를 분석해보는 수업을 계획했다. 학생들이 유튜브, 넷플릭스 등의 사이트 이용에 익숙하기에 학생들이 흥미도 가질 수 있고 인공지능 알고리즘의 수학적인 원리를 실제로 탐구해 볼 수 있는 아주 좋은 주제다. 근데 코사인 유사도를 가지고 이런 개인 선호도를 분석하고 분류하는 실습 수업을 진행하기는 어렵다. 왜냐면 자료의 성분이 많아질 수록 코사인 유사도를 계산하는데에는 많은 시간이 걸리기 때문이다. 어려운것은 아니고 단지 계산해야 할 것이 너무 많고 숫자도 너무 커진다. 그래서 내가 찾아 본 모든 인공지능 수학 교과서에는 손으로 계산해 볼 수 있는 아래 정도의 문제만을 다루고 있다. 이런 단순 계산 문제만 풀고 넘어간다면 학생들이 인공지능 수학..

고등학교 인공지능 수학 수업자료 2 (감정분석기 감성사전 업그레이드)

지난 수업자료1(https://namgungyeon.tistory.com/10) 에서 만든 감정분석기의 감성사전을 업그레이드 해보자. [참고자료1] KNU 함국어 감성사전 http://dilab.kunsan.ac.kr/knu/knu.htm 딥러닝을 이용해, 표준국어대사전을 구성하는 각 단어의 뜻풀이를 분석하여 긍부정어를 추출하였다고 한다. KNU 한국어 감성사전 dilab.kunsan.ac.kr [참고자료2] Kaggle Data set https://www.kaggle.com/rtatman/sentiment-lexicons-for-81-languages Sentiment Lexicons for 81 Languages Sentiment Polarity Lexicons (Positive vs. Negati..

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