[개념편] 잠재 디리클레 할당 (LDA, Latent Dirichlet Allocation), 이것만 알고가자!

안녕하세요, BigZami 입니다:) 벌써 지금까지 20개의 이상의 데이터 분석 블록의 개념 및 시각화 블록을 알아보았습니다 ㅎㅎ 이 기세를 이어서오 "LDA" 블록을 소개해드리겠습니다!! 1. 토픽 모델링(Topic Modeling)이란? [그림1] 토픽모델링 토픽 모델링이란, [그림1]처럼 각 단어나 문서들의 집합에 대해 숨겨진 주제를 찾아내어, 문서나 키워드별로 주제끼리 묶어주는 비지도 학습 알고리즘입니다. 주로, 검색 엔진이나 고객 민원 시스템 등과 같이 문서의 주제를 알아내는 일이 중요한 곳에서 사용합니다. 2. Latent Dirichlet Allocation(LDA)란? LDA는 확률적 토픽 모델 기법 중 하나로, 숨겨진 주제를 분류해줄 뿐만 아니라 주제에 포함되는 키워드들을 보여주어 그 키워드들로 해당 주제를 해석하고 정의할 수 있게 하는 모델링입니다. LDA는 여러 문서 데이터에서 토픽을 추출하기 위해 다음과 같은 가정이 있습니다. 고객이 리뷰를 작성하는 상황을 계속...