■ 칼퇴를 위한 파이썬 : 사례143 파이썬으로 데이터 전처리하기: 텍스트 분류 파이썬으로 데이터 전처리하기: 텍스트 분류 서론 데이터 분석과 머신러닝에서 데이터 전처리는 매우 중요한 작업이다. 특히 텍스트 데이터를 다루는 경우, 데이터 전처리 과정은 더욱 중요해진다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 텍스트 데이터를 전처리하고, 텍스트 분류에 활용하는 방법에 대해 알아보겠다. 1. 텍스트 데이터 전처리 텍스트 데이터 전처리는 크게 토큰화, 정제, 정규화, 불용어 처리 등의 단계로 나눌 수 있다. 토큰화는 텍스트를 단어 또는 문장으로 나누는 작업을 말한다. 파이썬의 NLTK(Natural Language Toolkit) 라이브러리를 사용하여 텍스트 데이터를 토큰화할 수 있다. 정제는 텍스트 데이터에서 불필요한 문자, 기호, 공백 등을 제거하는 작업이다. 정규화는 단어의 형태를 통일.. 2023. 7. 22. 파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: 웹 사이트 보안 강화 파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: 웹 사이트 보안 강화 웹 애플리케이션의 보안은 매우 중요한 요소입니다. 사용자의 개인 정보, 중요한 데이터, 금전적인 정보 등을 보호하기 위해서는 웹 사이트의 보안을 강화하는 것이 필수적입니다. 이번에는 파이썬을 이용하여 웹 애플리케이션의 보안을 강화하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. 암호화된 연결(HTTPS) 사용하기 데이터를 인터넷을 통해 전송할 때 암호화된 연결을 사용하는 것은 매우 중요합니다. HTTP보다 보안성이 높은 HTTPS를 사용하여 데이터를 주고받을 수 있습니다. 파이썬을 이용하여 웹 애플리케이션을 개발할 때, TLS/SSL 인증서와 함께 HTTPS 연결을 설정할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 기밀성과 무결성을 보장할 수 있습니다. 2. 사용자.. 2023. 7. 21. 파이썬으로 데이터 시각화하기: 대시보드 디자인 파이썬으로 데이터 시각화하기: 대시보드 디자인 파이썬은 데이터 시각화 작업을 위한 강력한 도구로 널리 알려져 있습니다. 특히, 대시보드 디자인을 통해 데이터를 직관적이고 효과적으로 시각화하는 것은 많은 분야에서 중요한 요소입니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 대시보드 디자인을 어떻게 구축할 수 있는지 알아보겠습니다. 1. 대시보드 디자인의 중요성 대시보드는 여러 가지 데이터를 한눈에 파악할 수 있는 시각적인 도구입니다. 효과적인 대시보드 디자인은 데이터 분석의 결과를 명확하게 전달하고 의사 결정에 도움을 줍니다. 따라서, 대시보드 디자인은 데이터 과학자나 비즈니스 전략가에게 필수적인 기술입니다. 2. 파이썬을 활용한 데이터 시각화 파이썬에는 데이터 시각화를 위한 다양한 라이브러리들이 있습니다. 그.. 2023. 7. 21. 파이썬으로 웹 스크래핑하기: 로봇 배제 표준(Robots.txt) 파이썬으로 웹 스크래핑하기: 로봇 배제 표준(Robots.txt) 로봇 배제 표준(또는 간단히 Robots.txt)은 웹 크롤러나 검색 엔진 로봇에게 웹 사이트를 방문할 때 어떤 페이지를 접근할 수 있는지 알려주는 파일입니다. 이 파일을 이용하면 웹 사이트 소유자는 특정 페이지를 로봇에게 접근하거나 제한할 수 있으며, 이를 통해 크롤링이나 스크래핑을 제어할 수 있습니다. 로봇 배제 표준 작성하기 로봇 배제 표준은 텍스트 파일인 robots.txt로 작성되며, 웹 사이트의 루트 디렉토리에 배치됩니다. 예를 들어, https://www.example.com의 로봇 배제 표준 파일은 https://www.example.com/robots.txt에 위치합니다. 로봇 배제 표준 파일은 다음과 같은 구조를 가지고 .. 2023. 7. 21. 파이썬으로 딥러닝하기: 강화학습 응용 파이썬으로 딥러닝하기: 강화학습 응용 1. 소개 강화학습은 인공지능(AI) 분야에서 매우 중요한 기술 중 하나이다. 딥러닝 알고리즘 기반의 강화학습은 최근 몇 년 동안 관심을 받으며, 다양한 응용 분야에서 큰 성과를 이뤄냈다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 강화학습을 이해하고 응용하는 방법을 다루고자 한다. 2. 강화학습 이해하기 강화학습은 에이전트와 환경이 상호작용하며 에이전트가 행동을 수행하고 결과에 따라 보상을 받는 학습 방법이다. 에이전트는 현재 상태를 관측하고, 환경과 상호작용하기 위해 특정 행동을 선택한다. 이때, 에이전트의 목표는 보상을 최대화하는 최적의 행동을 학습하는 것이다. 3. 딥러닝과 강화학습의 결합 강화학습에서 딥러닝을 활용하는 방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있다: 값함수(.. 2023. 7. 21. 파이썬으로 데이터 분석하기: 클러스터링 기반 모델 파이썬으로 데이터 분석하기: 클러스터링 기반 모델 소개 데이터 분석은 현대 비즈니스에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 데이터를 분석하고 이를 통해 인사이트를 도출하는 것은 기업이 비즈니스 전략을 세우는 데에 있어서 필수적입니다. 이 중에서 클러스터링 기반 모델은 데이터의 유사성을 기반으로 데이터를 그룹화하는 기법입니다. 이번 글에서는 파이썬을 사용하여 클러스터링 기반 모델링을 수행하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. 1. 클러스터링이란? 클러스터링은 유사한 특성을 공유하는 데이터들을 그룹화하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 고객 데이터를 클러스터링하면 비슷한 구매 패턴을 갖는 고객들을 동일한 그룹으로 묶을 수 있습니다. 이를 통해 그룹 간의 차이를 파악하고, 각 그룹에 대한 개별적인 전략을 수립할 수.. 2023. 7. 21. 이전 1 2 3 4 5 ··· 24 다음