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파이썬으로 데이터 전처리하기: 차원 축소 파이썬으로 데이터 전처리하기: 차원 축소 서론 데이터 분석과 머신러닝 모델링을 수행할 때, 데이터의 차원이 높을 경우 다루기 어려울 때가 많습니다. 고차원 데이터를 다루는 것은 시각화, 모델링, 해석 등에서 어려움을 겪을 수 있기 때문에 이를 축소하는 차원 축소(dimensionality reduction) 기법이 필요합니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 이용하여 데이터 차원을 축소하는 여러 기법을 소개하고, 각 기법의 장단점을 살펴보겠습니다. 기법 1: 주성분 분석 (Principal Component Analysis, PCA) PCA는 가장 일반적으로 사용되는 차원 축소 기법 중 하나입니다. 이 기법은 데이터의 분산을 최대한 보존하는 저차원 표현을 찾아냅니다. 주성분 분석은 다음과 같은 단계로 진행됩니.. 2023. 7. 19.
파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: 웹 보안 테스트 방법 파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: 웹 보안 테스트 방법 웹 애플리케이션은 현대 사회에서 매우 중요한 역할을 수행하고 있다. 그러나 웹 애플리케이션은 해킹의 대상이 될 수도 있다. 따라서 웹 보안은 개발자에게 꼭 필요한 기술이다. 이번 글에서는 파이썬으로 웹 애플리케이션을 개발할 때 웹 보안을 어떻게 테스트하는지 알아보도록 하자. 1. 웹 보안의 중요성 웹 보안은 웹 애플리케이션 개발 과정에서 반드시 고려되어야 하는 중요한 요소다. 웹 애플리케이션은 사용자의 민감한 정보를 다룰 수 있기 때문에, 해커에 의해 공격당하기 쉽다. 서버 측에서 개발자가 보안 조치를 잘 취하지 않았다면, 해커는 사용자의 개인정보를 탈취하거나 시스템에 침입하여 악용할 수 있다. 따라서 웹 보안은 기본적인 개발 업무에 속한 필수적.. 2023. 7. 19.
파이썬으로 데이터 시각화하기: 고급 그래프 기법 파이썬으로 데이터 시각화하기: 고급 그래프 기법 소개 데이터 시각화는 데이터를 쉽게 이해하고 분석하는 데 도움을 주는 강력한 도구입니다. 파이썬은 다양한 데이터 시각화 라이브러리를 제공하므로, 데이터 과학자들이 자주 사용하는 언어로 알려져 있습니다. 이번 포스팅에서는 파이썬의 고급 그래프 기법에 대해 알아보겠습니다. 1. 서브플롯(subplot)을 이용한 다중 그래프 서브플롯은 하나의 그래프 영역을 여러 개의 작은 그래프로 나누어 그릴 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 다중 그래프를 효과적으로 그릴 수 있습니다. 아래는 matplotlib.pyplot 모듈을 사용하여 서브플롯을 그리는 간단한 예제입니다. ```python import matplotlib.pyplot as plt 2x2 서브플롯 설정 fi.. 2023. 7. 19.
파이썬으로 웹 스크래핑하기: 로그인 우회 기법 파이썬으로 웹 스크래핑하기: 로그인 우회 기법 소개 웹 스크래핑은 웹 상의 데이터를 수집하고 분석하는 데에 매우 유용한 기술이다. 그러나 많은 웹 사이트들은 보안을 강화하기 위해 로그인이 필요한 페이지를 제공하고 있다. 이러한 페이지에서 데이터를 스크래핑하려면 로그인 우회 기법을 사용해야 한다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 이용하여 웹 스크래핑할 때 로그인 우회 기법을 사용하는 방법에 대해 알아보겠다. 로그인 우회 기법의 원리 보통 로그인이 필요한 웹 페이지에 접근할 때는 사용자 이름과 비밀번호를 입력하여 로그인해야 한다. 이렇게 입력된 정보는 서버로 전송되고, 서버는 이를 검증한 후 세션을 생성하여 사용자를 인증한다. 이후에는 이 세션을 통해 사용자가 로그인한 상태인지를 확인한다. 로그인 우회 기법은 이.. 2023. 7. 19.
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.

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