AI 요약관련 정보

• 이 과정은 파이썬, AWS, 도커를 활용하여 실시간 유튜브 시청자 감성 분석을 위한 엔드투엔드 MLOps 파이프라인 구축을 목표로 합니다. 🛠️
• 주요 목표는 유튜브 댓글의 긍정, 중립, 부정 감성을 자동으로 분석하여 크리에이터가 콘텐츠를 개선할 수 있도록 요약 정보를 제공하는 것입니다. 📊
• 솔루션은 크롬 확장 프로그램 형태로 구현되어, 사용자가 유튜브 비디오를 열면 자동으로 댓글을 추출하고 감성 요약을 대시보드 형태로 보여줍니다. 💻
• 감성 분석은 머신러닝(다중 클래스 분류) 접근 방식을 사용하며, 이는 MLOps 파이프라인 구축에 중점을 둔 교육 목적입니다. 🧠
• 데이터 수집은 실제 유튜브 API를 통한 댓글 수집이 이상적이지만, 강의에서는 Reddit 감성 분석 데이터셋을 활용하여 과정을 단순화합니다. 📚
• 크롬 확장 프로그램은 댓글 감성 요약(예: 긍정/부정/중립 비율)을 제공하고, 각 감성별 댓글 목록을 직접 확인할 수 있는 기능을 포함합니다. 📈
• 개별 댓글에 긍정(초록), 부정(빨강), 중립(파랑) 아이콘을 표시하여 시각적으로 감성을 쉽게 파악할 수 있도록 합니다. 🚥
• 데이터 전처리 및 탐색적 데이터 분석(EDA)은 프로젝트의 필수 초기 단계로 강조됩니다. 🔍