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파이썬으로 데이터 전처리하기: 자연어 처리 파이썬으로 데이터 전처리하기: 자연어 처리 소개 자연어 처리는 인공지능 및 기계 학습 분야에서 중요한 역할을 하는데, 이를 위해 데이터 전처리는 매우 중요한 단계입니다. 파이썬은 다양한 라이브러리를 제공하여 데이터 전처리를 효과적으로 수행할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 자연어 처리를 위한 데이터 전처리 방법을 알아보겠습니다. 텍스트 데이터 불러오기 텍스트 데이터를 불러오는 첫 번째 단계는 데이터를 파이썬으로 불러오는 것입니다. 텍스트 파일을 불러올 때에는 open() 함수를 사용하여 파일을 열고, read() 함수를 사용하여 파일 내용을 읽어올 수 있습니다. 다음은 예시 코드입니다. python file_path = "data.txt" with open(file_path, 'r', .. 2023. 7. 20.
파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: 웹 사이트 보안 취약점 보호 파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: 웹 사이트 보안 취약점 보호 웹 애플리케이션은 많은 사용자들이 접근하는 상황에서 보안 취약점을 가질 수 있습니다. 이는 해커들이 웹 사이트에 침입하여 공격을 시도할 수 있는 가능성을 말합니다. 파이썬은 해당 보안 취약점을 보호하는 강력한 도구와 기술을 제공합니다. 이러한 도구와 기술을 사용하여 웹 애플리케이션을 보호하고 사용자 데이터를 안전하게 유지할 수 있습니다. 1. Cross-Site Scripting (XSS) 방어하기 XSS는 웹 사이트의 취약점 중 하나로, 공격자가 악성 스크립트를 삽입하여 사용자 브라우저에서 실행하도록 하는 공격입니다. 파이썬은 다양한 보안 라이브러리, 프레임워크 및 기술을 제공하여 XSS 공격을 방어할 수 있습니다. 첫째로, 입력 데이터.. 2023. 7. 20.
파이썬으로 데이터 시각화하기: 고급 플롯 기법 파이썬으로 데이터 시각화하기: 고급 플롯 기법 소개 데이터 시각화는 데이터의 복잡한 패턴이나 추세를 파악하는 데 매우 유용한 도구입니다. 파이썬은 데이터 시각화에 최적화된 다양한 라이브러리를 제공하고 있으며, 이 블로그 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 고급 플롯 기법을 살펴보겠습니다. Matplotlib Matplotlib는 파이썬에서 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 라이브러리입니다. 기본적인 그래프부터 고급 플롯까지 다양한 기능을 제공하며, 다른 라이브러리와의 호환성도 매우 우수합니다. 선 그래프 Matplotlib의 가장 기본적인 플롯은 선 그래프입니다. 선 그래프는 시간, 변화, 추세 등을 보여주는 데에 유용하며, 간단하게 그릴 수 있습니다. ```python import matplotlib.pyp.. 2023. 7. 20.
파이썬으로 웹 스크래핑하기: IP 차단 회피 기법 파이썬으로 웹 스크래핑하기: IP 차단 회피 기법 웹 스크래핑은 인터넷 상의 데이터를 수집하기 위해 널리 사용되는 기술이다. 파이썬은 웹 스크래핑 작업을 수행하는 데 매우 강력한 도구이며, 다양한 라이브러리와 모듈을 제공하여 사용자에게 유연성을 제공한다. 그러나 웹 사이트에서 웹 스크래핑을 할 때 IP 차단에 직면할 수 있는데, 이러한 문제를 해결하기 위해 몇 가지 기법을 사용할 수 있다. 1. 프록시 서버 사용 파이썬에서는 프록시 서버를 통해 웹 사이트에 접근할 수 있다. 프록시 서버는 사용자의 IP 주소를 숨길 수 있는 중간 서버 역할을 수행한다. 따라서 웹 스크래핑을 할 때 프록시 서버를 사용하면 IP 차단을 회피할 수 있다. 프록시 서버를 사용하기 위해 requests 라이브러리를 사용할 수 있다.. 2023. 7. 20.
파이썬으로 딥러닝하기: 변분 오토인코더(VAE) 응용 파이썬으로 딥러닝하기: 변분 오토인코더(VAE) 응용 변분 오토인코더(Variational Autoencoder, VAE)는 딥러닝 알고리즘 중 하나로, 생성 모델링과 차원 축소에 주로 사용됩니다. VAE는 주어진 데이터의 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 능력이 있습니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 이용하여 VAE를 구현하고 적용하는 방법을 알아보겠습니다. VAE의 동작 원리 VAE는 인코더(encoder)와 디코더(decoder)라는 두 부분으로 구성되어 있습니다. 인코더는 입력 데이터를 잠재 변수(latent variable)로 매핑하고, 디코더는 잠재 변수를 입력으로 받아 데이터를 복원합니다. 학습 과정에서 VAE는 입력 데이터와 복원된 데이터 사이의 차이를 최소화하도록 학습됩니다. VAE.. 2023. 7. 20.
파이썬으로 데이터 분석하기: 그래디언트 부스팅 기법 파이썬으로 데이터 분석하기: 그래디언트 부스팅 기법 소개 데이터 분석은 현대 비즈니스에서 중요한 역할을 하는 기술 중 하나입니다. 이를 위해 많은 분석 방법과 알고리즘이 개발되었고, 파이썬은 이러한 데이터 분석 작업에 매우 유용한 도구입니다. 그 중에서도 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting) 기법은 데이터 분석에서 광범위하게 활용되고 있는 방법 중 하나입니다. 그래디언트 부스팅이란? 그래디언트 부스팅은 약한 예측 모형(weak learner)을 여러 개 조합하여 강력한 예측 모형을 만들어내는 앙상블 학습(Ensemble Learning)의 한 형태입니다. 이 방법은 Boosting이라는 개념을 이용하여 약한 모형의 오류를 수정하고 모형을 업데이트하는 과정을 반복하여 예측 성능을 향상시킵니다.. 2023. 7. 20.

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