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■ 칼퇴를 위한 파이썬 : 사례143

파이썬으로 딥러닝하기: 변환자 신경망(TN) 기초 파이썬으로 딥러닝하기: 변환자 신경망(TN) 기초 본 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 딥러닝의 기초인 변환자 신경망(TN)에 대해 알아보겠습니다. 변환자 신경망은 최근 자연어 처리 분야에서 많이 사용되는 모델로서, 기계 번역, 챗봇 등 다양한 언어 관련 작업에 적용됩니다. 따라서 변환자 신경망에 대한 기초적인 이해는 딥러닝의 학습에 도움이 될 것입니다. 변환자 신경망(TN) 개요 변환자 신경망은 "Attention is All You Need"라는 논문에서 소개된 모델로서, 기존의 순환 신경망(RNN)이나 컨볼루션 신경망(CNN)을 사용하지 않고, 오직 어텐션 메커니즘만으로 구성됩니다. 이러한 특징 때문에 변환자 신경망은 병렬 처리에 용이하며, 긴 시퀀스 정보를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 전통적인 번.. 2023. 7. 19.
파이썬으로 데이터 분석하기: 신경망 기반 모델 파이썬으로 데이터 분석하기: 신경망 기반 모델 소개 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 데이터를 분석하는 방법 중 하나인 신경망을 다루어보겠습니다. 신경망은 인공지능 분야에서 많이 사용되며, 데이터 분석에 큰 도움을 줄 수 있는 강력한 도구입니다. 신경망의 개념 신경망은 생물학적 신경망을 모델로 한 컴퓨터 알고리즘입니다. 인공 신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있으며, 각 층은 뉴런(노드)들로 구성되어 있습니다. 각 뉴런은 입력값과 가중치를 곱하여 합산한 뒤, 활성화 함수를 통과시킵니다. 데이터 분석을 위한 신경망 모델링 예제 이제 파이썬을 사용하여 데이터 분석을 위한 신경망 모델을 만들어보겠습니다. 아래는 예제 코드입니다. ```python import pandas as pd from sk.. 2023. 7. 19.
파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: 웹 사이트 성능 최적화 파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: 웹 사이트 성능 최적화 서론 웹 애플리케이션의 성능은 사용자 경험에 큰 영향을 미칩니다. 느린 로딩 속도나 응답 지연은 사용자들에게 불편함을 야기할 수 있고, 이는 사이트 이탈률 증가로 이어질 수 있습니다. 파이썬은 강력한 웹 개발 언어지만, 과도한 리소스 사용이나 비효율적인 코드 작성에 의해 성능이 저하될 수 있습니다. 본 포스팅에서는 파이썬으로 웹 애플리케이션을 개발할 때 고려해야 할 성능 최적화 방법을 알아보겠습니다. 1. 캐싱 활용 캐싱은 웹 사이트의 성능을 향상시키는 강력한 도구입니다. 캐싱은 이전에 계산된 결과를 저장해두었다가 재사용함으로써 웹 사이트의 응답 시간을 줄여줍니다. 파이썬에서는 Flask-Caching 등의 라이브러리를 사용하여 캐싱 기능을 추.. 2023. 7. 19.
파이썬으로 이미지 처리하기: 이미지 잡음 제거 파이썬으로 이미지 처리하기: 이미지 잡음 제거 이미지 처리는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 주제 중 하나입니다. 이미지에 잡음이 포함되어 있다면, 결과물의 품질을 저하시킬 수 있으며, 다른 이미지 처리 작업을 수행하기 전에 잡음을 제거하는 것이 바람직합니다. 파이썬은 이미지 처리를 위한 다양한 라이브러리와 도구를 제공하고 있습니다. 그 중에서도 OpenCV는 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나입니다. OpenCV를 사용하여 파이썬으로 이미지 잡음을 제거하는 방법을 알아보겠습니다. 1. OpenCV 설치하기 우선 OpenCV를 설치해야 합니다. pip을 사용하여 간단하게 설치할 수 있습니다. 다음 명령을 터미널에 입력하세요. shell pip install opencv-python 2. 이미지 읽기 먼저, .. 2023. 7. 19.
파이썬으로 머신러닝하기: 이상 탐지 알고리즘 소개 파이썬으로 머신러닝하기: 이상 탐지 알고리즘 소개 1. 소개 이상 탐지(anomaly detection)는 머신러닝의 중요한 응용 분야 중 하나이다. 이상 탐지는 주어진 데이터 집합에서 일반적인 패턴과는 다른 이상한 패턴을 찾아내는 것을 목표로 한다. 이 패턴들은 종종 비정상적이거나 위험한 사건을 나타내며, 이를 신속하게 탐지하고 대응할 수 있다면 많은 혜택을 얻을 수 있다. 파이썬은 머신러닝과 데이터 분석에 널리 사용되는 인기있는 프로그래밍 언어이며, 이상 탐지에서도 효과적으로 사용될 수 있다. 파이썬을 사용하면 머신러닝 알고리즘을 쉽게 구현하고 데이터를 전처리하고 시각화할 수 있다. 2. 이상 탐지 알고리즘 다양한 이상 탐지 알고리즘이 개발되었지만, 여기서는 대표적인 세 가지 알고리즘을 소개한다. 2.. 2023. 7. 19.
파이썬으로 데이터 전처리하기: 원핫 인코딩 파이썬으로 데이터 전처리하기: 원핫 인코딩 소개 데이터 전처리는 머신러닝 또는 딥러닝 모델을 만들기 전에 반드시 수행해야 하는 중요한 과정입니다. 전처리를 통해 데이터를 정제하고 가공하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 데이터 전처리 중 하나인 "원핫 인코딩"에 대해 알아보겠습니다. 원핫 인코딩이란? 원핫 인코딩은 범주형 데이터를 수치형 데이터로 변환하는 방법 중 하나입니다. 범주형 데이터는 카테고리 값을 가지며, 예를 들어 "사과", "바나나", "딸기"와 같이 구분할 수 있는 항목들이 있습니다. 이러한 항목들은 모델에 바로 입력될 수 없기 때문에 수치형 데이터로 변환해주어야 합니다. 원핫 인코딩은 각 항목을 이진벡터로 표현하는 방식으로, 해당 항목은 1로 표시.. 2023. 7. 19.

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