학습목차A. 라벨정보 포함한 이미지 데이터셋 만들기필요한 라이브러리 임포트이미지 파일 가져오기os.listdir과 PIL.Image 이용하여 이미지 읽기이미지 라벨링 포함해서 Class별 이미지 리스트 만들기Train/Test 데이터셋 만들기B. Build ModelBuild ModelCallback모델 학습성능 그래프PredictC. image_dataset_from_directory 이용하여 데이터셋 만들기필요한 라이브러리 임포트이미지 파일 가져오기이미지 파일 하나 읽어 이미지 보기Data Preprocess : image_dataset_from_directory 이용하여 한번에 처리D. 모델링Build Model : Functional APICallback모델 학습성능 그래프PredictE. Mob..

A. 머신러닝 이용하여 자연어 Classification하기0. COLAB 한글 깨짐1. 라이브러리 임포트2. 파일 읽어오기3. 영문, 숫자 특수문자 제거4. 전처리 : Null, 중복 제거5. Label 분포 확인6. label 숫자로 인코딩7. X, Y 분리8. train set와 test set 분리9. 머신러닝 모델링10. 예측해 보기B. LSTM 모델 이용하여 자연어 Classification하기1. 라이브러리 임포트2. 파일 읽어오기3. 영문, 숫자 특수문자 제거4. 전처리 : Null, 중복 제거5. Label 분포 확인6. label 숫자로 인코딩7. X, Y 분리8. train set와 test set 분리9. 전체 문장에 대해 Tokenizing10. texts_to_sequences ..

데이터 분석과 조작은 현대 비즈니스에서 무엇보다 중요한 요소입니다. 데이터를 효과적으로 합치고 조작하는 것은 정확한 분석과 의사 결정에 필수적입니다. 파이썬에는 그런 작업을 도와주는 유용한 기능이 있는데, Merge와 Join이 그 중 하나입니다. 이 글에서는 merge()와 join()의 개념과 사용법을 알아보고, 각각 장점과 단점에 대해 알아보겠습니다. Merge 함수: Merge 함수는 데이터프레임을 다른 데이터프레임과 합칠 때 사용됩니다. 두 데이터프레임을 공통된 열을 기준으로 합치는 방식입니다. Merge 함수는 내부 조인, 외부 조인, 왼쪽 조인, 오른쪽 조인 등 다양한 합치기 방식을 지원합니다. Merge 함수의 장점과 단점을 살펴보겠습니다. 장점: 다양한 합치기 방식을 지원하여 유연하게 데..

안녕하세요! 오늘은 파이썬의 다양하고 활용성 있는 자료형에 대해 예제를 통해 알아보려 합니다. 파이썬은 자료형 처리의 유연성과 편리함으로 알려져 있습니다. 자료형을 효과적으로 다루면 프로그래밍을 보다 창의적으로 개발할 수 있습니다. 함께 파이썬의 매력적인 자료형을 예제를 통해 살펴보고 그 매력을 느껴봅시다. 숫자형: 정수형, 실수형, 복소수형 등 다양한 숫자형이 있습니다. 산술 연산뿐만 아니라 복잡한 수학 계산도 쉽게 처리할 수 있어요. # 숫자형 예제 a = 7 b = 2.5 c = 3 + 2j result = (a ** b) / c print(result) # 출력: (1.0660534885107916+1.7190640363663707j) 문자열: 파이썬에서 가장 많이 사용되는 자료형입니다. 문자열을..