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파이썬으로 딥러닝하기: 순환 신경망(RNN) 기초 파이썬으로 딥러닝하기: 순환 신경망(RNN) 기초 딥러닝은 인공 신경망을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 데에 널리 사용되는 기술이다. 이 중에서도 순환 신경망(RNN)은 주로 시계열 데이터에 적용되며, 자연어 처리나 음성 인식 등의 분야에서 많이 사용된다. 이번 블로그 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 RNN의 기초 개념과 구현 방법에 대해 알아볼 것이다. 1. RNN의 개념 RNN은 입력과 출력 사이에 순환적인 상태를 가지는 신경망이다. 이렇게 순환 상태를 가지는 이유는 과거의 정보를 현재의 입력과 함께 사용하기 위해서이다. RNN은 과거의 입력을 기억하고 현재의 입력과 함께 이를 활용해 출력을 생성하는데, 이러한 과정을 통해 순차적인 데이터를 처리할 수 있다. RNN은 주로 시계열 데이터를 처리하는 데.. 2023. 7. 15.
파이썬으로 데이터 분석하기: 시계열 데이터 처리 파이썬으로 데이터 분석하기: 시계열 데이터 처리 시계열 데이터와 파이썬 시계열 데이터는 시간에 따라 기록되는 데이터를 말합니다. 주식 가격, 기온 변화, 판매량 등의 데이터는 모두 시계열 데이터의 예시입니다. 이러한 데이터를 분석하고 이해하는 것은 매우 중요한 일입니다. 파이썬은 이러한 시계열 데이터를 처리하고 분석하는 데에 효과적인 도구입니다. Pandas 소개 Pandas는 파이썬에서 데이터를 처리하고 분석하기 위한 라이브러리입니다. Pandas는 다양한 기능을 제공하여 시계열 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 시각화, 데이터 정제, 통계 분석 등을 손쉽게 수행할 수 있습니다. 시계열 데이터 로딩 우선, 시계열 데이터를 불러와야 합니다. Pandas는 다양한 데이터 소스를 지.. 2023. 7. 15.
파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: 웹 보안 기초 파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: 웹 보안 기초 웹 애플리케이션은 현재 많은 사용자들이 접근하고 있으며, 그만큼 보안에 대한 중요성도 높아지고 있습니다. 특히 파이썬으로 웹 애플리케이션을 개발할 때에도 보안 측면에서 주의해야 합니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용한 웹 보안의 기초에 대해 알아보겠습니다. 1. 쿠키와 세션 관리 웹 애플리케이션에서 사용자를 식별하고 상태를 유지하는 중요한 요소인 쿠키와 세션 관리에 대해 알아보겠습니다. 쿠키는 사용자의 브라우저에 저장되는 작은 데이터입니다. 세션은 사용자에 대한 정보를 서버에 저장하고 세션 식별자를 쿠키로 사용하여 사용자를 추적하는 방식입니다. 보안 관점에서는 쿠키에 중요한 정보를 저장하지 않는 것이 좋습니다. 민감한 정보는 서버에 저장하고 쿠키에는 .. 2023. 7. 15.
파이썬으로 이미지 처리하기: 이미지 분할 파이썬으로 이미지 처리하기: 이미지 분할 이미지 분할은 디지털 이미지를 작은 조각으로 쪼개는 작업을 말한다. 이 작업은 이미지를 조각조각 나누어 각각의 부분을 독립적으로 분석하고 처리할 수 있는 장점을 제공한다. 파이썬에서는 다양한 이미지 처리 라이브러리를 활용하여 이미지 분할 기능을 구현할 수 있다. Pillow(PIL) 라이브러리 이미지 처리를 위해 파이썬에서는 Pillow라는 라이브러리를 많이 사용한다. Pillow는 이미지를 읽고 저장할 수 있으며, 여러 가지 이미지 처리 기능을 제공한다. 이미지 열기 Pillow를 사용하여 이미지를 열기 위해서는 먼저 Image 모듈을 임포트해야 한다. python from PIL import Image 그 다음, open() 함수를 사용하여 이미지를 열 수 있.. 2023. 7. 15.
파이썬으로 머신러닝하기: 의사결정트리(Decision Tree) 기초 파이썬으로 머신러닝하기: 의사결정트리(Decision Tree) 기초 1. 의사결정트리란? 의사결정트리(Decision Tree)는 머신러닝 분야에서 가장 기본적인 예측 모델 중 하나로, 데이터를 분류하거나 예측하기 위해 사용된다. 이름 그대로 트리 구조로 되어 있으며, 각각의 분기마다 한 가지 특성을 선택하여 데이터를 분할한다. 이렇게 분할된 데이터에 대해 다시 동일한 과정을 반복한다. 트리의 맨 위에 있는 노드를 루트 노드(root node)라고 하고, 마지막 노드를 잎 노드(leaf node)라고 한다. 잎 노드에서는 예측 결과를 도출한다. 2. 의사결정트리의 구성 요소 의사결정트리는 크게 두 가지 요소로 구성된다. 첫 번째는 트리의 구조를 결정하는 분기 기준이 되는 특성(feature)이다. 이 .. 2023. 7. 15.
파이썬으로 데이터 전처리하기: 범주형 데이터 처리 파이썬으로 데이터 전처리하기: 범주형 데이터 처리 개요 데이터 분석과 머신 러닝 프로젝트에서 가장 중요한 단계 중 하나는 데이터 전처리입니다. 데이터 전처리는 모델의 성능을 향상시키기 위해 데이터를 정리하고 변환하는 과정을 말합니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 범주형 데이터를 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 범주형 데이터란? 범주형 데이터는 몇 개의 값을 갖는 데이터로, 연속적이지 않고 이산적인 값을 갖습니다. 예를 들어, 성별(남성, 여성), 국가(한국, 미국, 일본) 등이 범주형 데이터의 예시입니다. 이러한 데이터를 분석하기 위해서는 수치형 데이터로 변환해주어야 합니다. 범주형 데이터 처리 방법 1. 라벨 인코딩(Label Encoding) 라벨 인코딩은 범주형 데이터를 숫자로 변환하는.. 2023. 7. 15.

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