[TIL]이윤회_201215

- **키워드**: Spacy, Vectorization, K-NN, Countvectorizer, Tfidf vectorize,

- **배운 것**: 자연어를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 벡터로 변환해주는 다양한 방법들에 대해서 배워봤고, 과제를 통해 연습해봤다.

- **어려웠던 부분**: 마지막 spacy embedding으로 K-nn 모델을 살펴보는 과정을 하고 있는데, 이 부분이 잘 되지 않는 것 같다.

- **더 알고 싶은 부분 / 공부하고 싶은 부분**: 벡터화를 시키는 기본적인 이유는 알것 같다. 다만 이 벡터화한 데이터를 어떤 곳에 활용할 수 있는 지에 대해서는 아직 이해도가 부족한것 같다. 이 부분에 대한 학습이 보다 필요할 것이라고 생각된다.

- **느낀 점**: 벡터에 대한 이해도가 높아야만 딥러닝을 본격적으로 공부했을때 고생을 하지 않을 것 같다. 이 부분에 대한 공부가 많이 필요할 것이라고 생각된다.