+생각날 때, 간헐적 용어 추가 가끔 혹은 자주 나오는 용어들(괄호 안 내용은 사용되는 상황에 대한 언급이다) adenoma : 선종 ambiguous : 애매모호한(A 클래스와 B 클래스의 구분이 ambiguous하다.) dominant : 우세한 ground truth : 실제 영역으로 보통 label이 되는 영역이다. histology : 조직학 intensity : 강도, 세기(e.g. A 영역의 intensity가 강하다 -> A 영역의 세기가 강하다.) modality : 영상 방식(e.g. MRI modality, CT modality, 내시경 modality..) nodule : 직경 1cm 이상의 둥근 조직 polyp : 용종 pretrained (model) : 사전(이미) 훈련이 되어..

토큰(Token) : 가장 기본이 되는 단어, 일반적으로 일정한 의미가 있는 가장 작은 정보 단위 토크나이징(Tokenizing) : 언어를 토큰화하는 것 - 한 문장에 대한 토크나이징 예시 형태소 : 일정한 의미가 있는 가장 작은 단위(언어학에서 사용되는 용어) 한국어 문장을 분석하려면 토크나이징을 먼저 해야 한다. 이 과정에서 형태소를 토큰 단위로 사용할 것이다. 이제 문장을 형태소 단위로 토크나이징해보자. 이 때, 토크나이징을 하려면 형태소 분석기가 필요하다. KoNLPy 라이브러리를 이용할 것이다.(여기서는 Kkma(꼬꼬마), Komoran, Okt(구 Twitter)를 실습한다) 형태소 분석기 Kkma(꼬꼬마) Komoran Okt(구 Twitter) 여기에는 다루지 않아도 mecab, khai..