시작점은 다음 연구 스승과 기본 능력을 묶여 현장에 설계 지식의 주제를 결합하면 대학원은 지식을 찾을 수 없습니다. 내 연구의 자연 언어 처리 분야, 예를 들어, 시작 지점은 연구를 알고하지 않으면 프로그램을 학습 준비해야하고 내가 선택할 수 있습니다 :
(1) 관련 지식을 식별하기 위해, 이전의 연구 수석 수석 자매 제자, 멘토의 내용을 볼 수 있습니다.
(2) 즉, 포지셔닝 범위를 학습 기술을 포함 기준 : 파이썬 프로그래밍 언어, 기계 학습, 통계 학습 깊은 학습, 실용적인 학습 기계 파이썬 전투 자연어 처리. 이 책은 마스터합니다 : 파이썬 프로그래밍, NLP 어떻게 자녀에 관한, 파이썬에서 수행하는 방법, 알고리즘을 어떻게 처리 자연 언어에서 무엇을 일반적으로 사용되는 알고리즘된다있는 알고리즘은 무엇인가 무슨 일이 특징이다.
기초의 단단한 이해, 당신은 사용할 수 있기 때문에 위의 두 점뿐만 아니라, 연구를 수행하는 과정에서, 기간, 학기 또는 연구 종료 때까지 켄이치의 내용, 켄이치 대기를 풍부하게하지 약간의 연구를 알고 너무 좋은 것 데이터의 특성은 나중에 라이브러리, 무엇을 코드하는 코드를 작성할 때 어떤 기능을 수행하는지 알고 사용 파이썬을 만드는 아이디어 인해 고체 파이썬 프로그래밍 능력이 될 수 있었다, 적절한 알고리즘을 선택합니다.
참고 : 할 일이 연구는 지식의 넓은 범위는 시간 낭비 배울 점을 찾을 수 없습니다 생각하지.