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파이썬으로 웹 스크래핑하기: 동적 웹 페이지 스크래핑 파이썬으로 웹 스크래핑하기: 동적 웹 페이지 스크래핑 동적 웹 페이지 스크래핑이란? 웹 스크래핑은 웹 사이트로부터 데이터를 수집하는 프로세스를 의미한다. 웹 페이지는 정적 페이지와 동적 페이지 두 가지 유형으로 나뉜다. 정적 페이지는 웹 서버에서 전송되어 소스 코드가 고정된 웹 페이지를 말한다. 반면, 동적 페이지는 사용자의 입력이나 일정한 조건에 따라 서버 측에서 동적으로 생성되는 웹 페이지를 의미한다. 동적 웹 페이지 스크래핑은 사용자가 페이지를 요청할 때마다 서버에서 동적으로 생성되는 데이터를 수집하는 과정을 말한다. 예를 들어, 실시간 정보가 업데이트되는 주식 시세나 SNS 사이트의 최신 게시물을 스크래핑하려면 동적 웹 페이지 스크래핑 기술이 필요하다. 동적 웹 페이지 스크래핑을 위한 도구: Se.. 2023. 7. 16.
파이썬으로 딥러닝하기: 생성적 적대 신경망(GAN) 기초 파이썬으로 딥러닝하기: 생성적 적대 신경망(GAN) 기초 소개 딥러닝은 인공지능 분야에서 가장 활발하게 연구되고 있는 기법 중 하나인데, 이 중에서 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)은 현재 핫한 주제 중 하나입니다. GAN을 이용하면 이미지 생성, 음악 생성 등 다양한 도메인에 적용할 수 있는 흥미로운 결과를 얻을 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 GAN의 기초를 다루어보겠습니다. GAN의 동작 원리 GAN은 생성자와 판별자라는 두 개의 신경망이 경쟁하며 학습하는 방식으로 동작합니다. 생성자는 가짜 데이터를 생성하여 실제 데이터와 유사하게 만들어내는 역할을 담당하고, 판별자는 생성자가 만든 가짜 데이터와 실제 데이터를 구분하는 역할을 담.. 2023. 7. 16.
파이썬으로 데이터 분석하기: 주성분 분석(PCA) 기초 파이썬으로 데이터 분석하기: 주성분 분석(PCA) 기초 1. 주성분 분석(PCA)이란? 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)은 다차원의 데이터를 더 적은 차원의 데이터로 압축하는 기법이다. 이를 통해 데이터의 구조를 파악할 수 있고, 데이터 시각화, 차원 축소 등의 목적으로 많이 활용된다. PCA는 변수 간의 상관관계를 고려하여 원자료를 선형 변환하는 방법으로, 변환된 변수들을 주성분이라고 한다. 2. PCA의 기본 개념 PCA는 주어진 데이터의 공분산 행렬을 고유값 분해하여 고유값과 고유벡터를 구하는 과정으로 이루어진다. 이를 통해 각 변수가 데이터 내에서 얼마만큼의 변동을 가지고 있는지 알 수 있고, 변수들 간의 관계를 파악할 수 있다. 다음은 PCA의 주요 개념.. 2023. 7. 16.
파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: 웹 API 개발 방법 파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: 웹 API 개발 방법 소개 오늘날 웹 애플리케이션은 어떤 기능이든 구현할 수 있는 강력한 도구가 되었습니다. 파이썬은 이러한 웹 애플리케이션 개발을 위한 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 그 중에서도 웹 API 개발은 많은 개발자들에게 큰 인기를 끌고 있습니다. 웹 API는 서로 다른 애플리케이션들이 서로 통신하고 데이터를 주고받을 수 있도록 도와주는 역할을 합니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 웹 API를 개발하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 웹 API란? 웹 API는 Application Programming Interface의 약자로, 웹 서비스에 접근하고 데이터를 주고받기 위한 표준화된 방법입니다. 다양한 애플리케이션들이 특정 웹 서비스의 기능.. 2023. 7. 16.
파이썬으로 이미지 처리하기: 이미지 분류 파이썬으로 이미지 처리하기: 이미지 분류 서론 이미지 처리는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 역할을 담당한다. 특히 이미지 분류는 다양한 분야에서 활용되며, 예를 들어 의료 이미지에서 암 세포 탐지, 자율 주행차에서 객체 인식 등 다양한 응용 분야에서 사용된다. 파이썬은 이미지 처리를 위한 다양한 라이브러리와 도구를 제공하므로, 쉽게 이미지 분류를 할 수 있다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 이미지 분류를 수행하는 방법에 대해 알아보려고 한다. 이미지 분류를 위한 기본 개념 이미지 분류란, 입력 이미지를 미리 정의된 클래스 레이블로 분류하는 작업이다. 예를 들어 고양이, 개, 자동차 등의 클래스로 이미지를 분류하는 것이다. 이미지 분류는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 수행되며, 딥러닝 모델을 사용하는 .. 2023. 7. 16.
파이썬으로 머신러닝하기: 앙상블 기법 소개 파이썬으로 머신러닝하기: 앙상블 기법 소개 1. 소개 앙상블(Ensemble) 기법은 머신러닝 분야에서 많이 사용되는 강력한 기법 중 하나이다. 앙상블은 여러 개의 개별 모델을 결합하여 보다 정확한 예측 결과를 얻는 방법을 말한다. 이 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 앙상블 기법을 소개하고, 주요 앙상블 알고리즘인 배깅, 부스팅, 랜덤 포레스트에 대해 알아보도록 하겠다. 2. 배깅(Bagging) 배깅은 Bootstrap Aggregating의 약자로, 개별 모델을 학습하는데에 부트스트래핑(Bootstraping) 기법을 사용하는 앙상블 기법이다. 부트스트래핑은 주어진 데이터에서 복원 추출을 통해 새로운 데이터 셋을 생성하는 방법이다. 배깅은 이렇게 생성된 서로 다른 데이터 셋에 대해 개별 모델을 학습시키.. 2023. 7. 16.

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