파이썬으로 웹 스크래핑하기: 동적 웹 페이지 크롤링 1. 동적 웹 페이지란? 웹 사이트는 주로 정적인 HTML 페이지로 구성되어 있습니다. 이러한 정적인 페이지는 서버에서 미리 준비된 내용을 그대로 클라이언트에게 전송하는 방식으로 동작합니다. 하지만 최근에는 동적인 웹 페이지가 점점 더 많아지고 있습니다. 동적 웹 페이지는 클라이언트와 서버 간의 상호작용을 통해 실시간으로 내용이 변경되는 페이지를 의미합니다. 예를 들어, 사용자의 입력에 따라 실시간으로 검색 결과가 바뀌거나, 게시판에 실시간으로 새로운 글이 추가되는 것이 동적인 웹 페이지입니다. 2. 동적 웹 페이지 크롤링의 어려움 일반적으로 정적인 웹 페이지를 크롤링하는 것은 그리 어렵지 않습니다. HTML 페이지를 가져와서 필요한 내용을 추출하면 되..

파이썬으로 딥러닝하기: 변환자 신경망(TN) 응용 변환자 신경망(Transformer Neural Network, TN)은 딥러닝 분야에서 자연어 처리에 주로 활용되는 모델입니다. 트랜스포머 모델은 기존의 순환신경망(RNN)이나 장단기 메모리(LSTM)와 같은 모델과 달리, 어텐션 메커니즘을 활용하여 문장의 의미를 파악하고 번역, 요약, 감정 분석 등에 사용됩니다. 오늘은 파이썬을 이용하여 TN 모델을 응용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. 데이터 전처리 TN 모델을 적용하기 전에 데이터 전처리 과정이 필요합니다. 예를 들어, 영어-한국어 번역 모델을 구현하기 위해서는 영어 문장과 그에 해당하는 한국어 문장의 쌍을 가진 데이터셋이 필요합니다. 이러한 데이터셋을 구축하기 위해서는 데이터 수집, 정제, ..

파이썬으로 데이터 분석하기: 군집 기반 모델 데이터 분석은 현대 사회에서 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 데이터를 분석함으로써 우리는 문제를 해결하고 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 데이터 분석 작업을 위해 파이썬은 매우 강력한 도구로 알려져 있습니다. 그 중에서도 군집 기반 모델은 데이터를 그룹으로 나누는 데에 주로 사용됩니다. 군집 기반 모델은 비지도 학습(Unsupervised Learning) 알고리즘의 일종으로, 데이터의 특성에 따라 그룹을 형성합니다. 이 방법을 사용하면 데이터 내에서 유사한 패턴을 가진 관측치들을 발견하고, 데이터를 대표하는 중심점을 식별하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 더 잘 이해하고, 패턴을 파악하며, 문제를 해결하는 데에 도움을 줄 수..

파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: 웹 보안 모범 사례 웹 애플리케이션의 보안은 매우 중요한 요소입니다. 파이썬으로 웹 애플리케이션을 개발할 때에도 보안 측면을 고려하여 개발해야 합니다. 이번 블로그 포스트에서는 파이썬을 사용한 웹 애플리케이션 개발 시, 웹 보안을 위한 모범 사례에 대해 알아보겠습니다. 1. 비밀번호 암호화 웹 애플리케이션에서 사용자의 비밀번호는 암호화되어야 합니다. 평문으로 저장되는 비밀번호는 해커에게 쉬운 먹잇감이 될 수 있습니다. 따라서 파이썬에서는 bcrypt나 argon2와 같은 안전한 암호화 기법을 사용하여 비밀번호를 저장해야 합니다. ```python import bcrypt password = "mypassword".encode("utf-8") salt = bcrypt...

파이썬으로 이미지 처리하기: 객체 탐지 응용 소개 이미지 처리는 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요하고 널리 사용되는 기술입니다. 특히 객체 탐지는 이미지 처리의 핵심 기술 중 하나로, 사람이나 동물, 차량 등 원하는 객체를 자동으로 인식하고 분류하는 작업입니다. 파이썬은 많은 이미지 처리 라이브러리를 제공하며, 객체 탐지 응용을 구현하는 데 매우 유용합니다. 필요한 라이브러리 설치 먼저, 파이썬에서 객체 탐지를 구현하기 위해 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. markdown pip install opencv-python pip install numpy pip install Pillow pip install tensorflow pip install keras 이미지 불러오기 가장 먼저 해야 할 일은 이미..

파이썬으로 머신러닝하기: 예측 모델 해석 머신러닝은 데이터를 활용하여 예측 모델을 구축하는 기술로, 파이썬은 이러한 머신러닝 작업을 위한 강력한 도구로 사용됩니다. 하지만 예측 모델을 만들고 나면, 그 모델이 어떻게 예측을 수행하고 있는지 이해하고 해석하는 것은 종종 도전적인 과제입니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 예측 모델을 해석하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 모델 설명력 확인하기 머신러닝 모델의 설명력을 확인하는 방법 중 하나는 변수의 중요도를 살펴보는 것입니다. 예를 들어, 회귀 모델의 경우 각 독립 변수의 계수를 통해 변수의 중요도를 파악할 수 있습니다. 다른 모델 유형의 경우에도 비슷한 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 파이썬에서는 sklearn 라이브러리를 활용하여 모델 설명력을 확..