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파이썬으로 웹 스크래핑하기: CAPTCHA 우회 파이썬으로 웹 스크래핑하기: CAPTCHA 우회  프로그래밍을 이용하여 웹 스크래핑을 수행하는 것은 많은 사람들에게 도움이 되는 작업입니다. 하지만 특히 CAPTCHA(COmpletely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart)와 같은 보안 시스템을 우회하는 작업은 더욱 어려운 일입니다.  이 글에서는 파이썬을 사용하여 CAPTCHA를 우회하는 방법에 대해 알아보겠습니다.프로야근러도 1주일 내에 정시퇴근 보장하는 칼퇴키트 전자책 칼퇴키트 바로가기1. CAPTCHA란 무엇인가요?CAPTCHA는 웹 서버가 컴퓨터와 사람을 구분하기 위해 사용하는 보안 시스템입니다. 주로 웹 폼을 작성하거나 로봇에 의한 자동 가입을 방지하기 위해 사용.. 2023. 7. 18.
파이썬으로 딥러닝하기: 강화학습 기초 파이썬으로 딥러닝하기: 강화학습 기초 딥러닝은 인공지능 분야에서 근래 가장 핫한 주제 중 하나입니다. 그 중에서도 강화학습은 특히 흥미로운 분야입니다. 강화학습은 에이전트가 시간에 따라 행동을 하면서 환경과 상호작용하고, 그 행동에 대한 보상을 받아 보상을 최대화하는 방법을 학습하는 알고리즘입니다. 파이썬은 강화학습을 구현할 때 많은 사람들에게 선택되는 언어인데요. 이번 포스팅에서는 파이썬으로 강화학습을 시작하는 초보자들을 위해 강화학습의 기초적인 내용을 살펴보고자 합니다. 1. 강화학습이란? 강화학습은 인공지능의 한 분야로, 에이전트가 환경 속에서 보상을 최대화하기 위해 학습하는 알고리즘입니다. 에이전트가 어떤 상태에서 어떤 행동을 취했을 때 보상을 받게 되며, 이 보상을 최대화하는 방법을 에이전트가 .. 2023. 7. 18.
파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: 웹 캐싱 파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: 웹 캐싱 웹 캐싱은 웹 애플리케이션 개발에서 중요한 개념입니다. 웹 캐싱을 통해 웹 페이지의 성능을 향상시킬 수 있고, 서버의 부하를 줄일 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 웹 애플리케이션에서 웹 캐싱을 구현하는 방법을 알아보겠습니다. 웹 캐싱이란? 웹 캐싱은 웹 페이지의 데이터나 리소스를 임시 저장하는 것을 말합니다. 웹 페이지는 동적으로 생성되는 경우가 많기 때문에 매번 요청할 때마다 서버에서 데이터를 가져와야 합니다. 하지만 동일한 데이터가 자주 요청되는 경우에는 서버에 과도한 부하를 줄 수 있습니다. 이때, 웹 캐싱을 사용하여 데이터를 임시 저장하여 다음 요청에서는 서버에 접근하지 않고 캐시된 데이터를 사용할 수 있습니다. 파이썬 웹 캐싱 라이.. 2023. 7. 18.
파이썬으로 이미지 처리하기: 특징 추출 파이썬으로 이미지 처리하기: 특징 추출 이미지 처리는 컴퓨터 비전과 패턴 인식 분야에서 매우 중요한 역할을 하는 기술입니다. 특히, 이미지의 특징을 추출하는 것은 객체 탐지, 얼굴 인식, 동작 인식 등 다양한 영역에서 활용됩니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 이미지의 특징을 추출하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. 이미지 특징 추출의 중요성 이미지의 특징 추출은 이미지를 픽셀 단위에서 부터 추상화된 형태로 변환하는 과정입니다. 이러한 특징 추출은 이미지를 수치 데이터로 변환하여 기계학습 및 패턴 인식 알고리즘에 적용할 수 있게 해줍니다. 특히, 특징 추출을 통해 객체나 패턴의 고유한 속성을 추출할 수 있습니다. 이를 기반으로 객체의 형태, 크기, 색상 등을 파악하고 분류할 수 있습니다. 2. 파.. 2023. 7. 18.
파이썬으로 머신러닝하기: 계층적 군집화 기법 소개 파이썬으로 머신러닝하기: 계층적 군집화 기법 소개 1. 소개 계층적 군집화는 머신러닝의 중요한 기법 중 하나로, 데이터를 유사한 특성을 갖는 그룹으로 분류하는 방법이다. 이번 블로그 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 계층적 군집화를 적용하는 방법에 대해 알아보겠다. 2. 계층적 군집화란? 계층적 군집화는 데이터를 분류할 때, 계층 구조를 이용하여 데이터 간의 유사도를 계산하고 클러스터를 형성하는 방법이다. 계층적 군집화는 병합 군집화와 분할 군집화로 나뉜다. 2.1. 병합 군집화 병합 군집화는 각 데이터 포인트를 개별적인 클러스터로 시작하여, 가장 유사한 클러스터를 병합해가며 계층적인 구조를 형성하는 방법이다. 먼저 전체 데이터는 개별적인 클러스터로 시작하며, 가장 유사한 클러스터를 병합하는 과정을 반복하여.. 2023. 7. 18.
파이썬으로 데이터 전처리하기: 이상치 탐지 파이썬으로 데이터 전처리하기: 이상치 탐지 소개 데이터 전처리는 데이터 분석 및 머신러닝 모델링에서 매우 중요한 과정입니다. 데이터의 품질이나 정확성이 낮으면 분석 결과도 신뢰성이 떨어지게 됩니다. 이상치는 데이터셋 내에 다른 데이터와 다른 패턴을 가지고 있는 값을 의미합니다. 이상치는 분석 결과를 왜곡시킬 수 있기 때문에 처음부터 이상치 처리를 잘 해주는 것이 중요합니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 데이터셋 내의 이상치를 탐지하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이상치 탐지 방법 파이썬을 사용하여 데이터셋 내의 이상치를 탐지하는 방법은 다양합니다. 가장 일반적인 방법으로는 통계적인 방법과 기계학습 기반 방법이 있습니다. 통계적 방법 통계적 방법은 데이터셋의 분포를 이용하여 이상치를 탐지합니다. 일.. 2023. 7. 18.

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