추천 시스템은 사용자의 과거 행동과 선호도를 기반으로 개인화된 추천을 제공하는 시스템입니다. 이번 글에서는 Python을 사용하여 간단한 영화 추천 시스템을 만드는 방법을 소개하겠습니다. 이 시스템은 기본적인 추천 알고리즘을 활용하여 사용자가 좋아할 만한 영화를 추천합니다. 준비 작업 Python과 필요한 라이브러리 설치하기 우선 Python과 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. Pandas와 예전 포스트에서 한번 사용해 보았던 Scikit-learn 라이브러리를 사용합니다. 다음 명령어를 사용하여 필요한 패키지를 설치할 수 있습니다: pip install pandas scikit-learn 데이터 준비 영화 추천 시스템을 만들기 위해서는 영화 데이터가 필요합니다....
자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 텍스트 데이터를 이해하고 처리하는 데 중점을 둔 인공지능의 한 분야입니다. 이번 글에서는 Python과 NLTK를 사용하여 텍스트 요약 프로그램을 만드는 방법을 소개해 드리도록 하겠습니다. 이 프로그램은 긴 텍스트를 요약하여 핵심 내용을 추출하는 데 유용하니 조금 어렵더라도 천천히 따라해 보시면서 꼭 이해해 하시길 바래요. 준비 작업 Python과 NLTK 설치하기 우선 Python과 NLTK(Natural Language Toolkit)를 설치해야 합니다. NLTK는 파이썬을 위한 강력한 자연어 처리 라이브러리입니다. 다음 명령어를 사용하여 필요한 패키지를 설치할 수 있습니다:...
GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)은 두 개의 신경망을 활용하여 서로 경쟁하면서 데이터를 생성하는 딥러닝 모델입니다. 이번 글에서는 TensorFlow를 사용하여 GAN을 구현하고, 이를 통해 이미지를 생성하는 과정을 살펴보겠습니다. GAN의 기본 개념 GAN은 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 개의 신경망으로 구성됩니다. 생성자는 무작위 노이즈를 입력받아 가짜 이미지를 생성하고, 판별자는 이 이미지가 진짜인지 가짜인지 판별합니다. 두 신경망은 서로 경쟁하면서 성능이 향상됩니다. TensorFlow 설치하기 먼저 TensorFlow를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용해 TensorFlow를 설치할 수 있습니다:...
Pandas를 이용한 데이터 전처리와 시각화: 기본 예제 Pandas는 데이터 분석을 위한 Python 라이브러리로, 데이터 조작과 분석을 쉽게 할 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다. 이번 글에서는 Pandas를 이용해 데이터 전처리와 시각화를 하는 기본 예제를 통해서 Pandas의 강력한 기능들을 알아보도록 하겠습니다. Pandas 설치하기 먼저 Pandas를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용해 Pandas를 설치할 수 있습니다: pip install pandas 설치가 완료되면 Pandas를 사용해 데이터 전처리와 시각화를 할 수 있습니다. 데이터 불러오기 먼저 데이터 파일을 불러오는 방법을 알아보겠습니다....
Python은 그 간편함과 강력한 라이브러리들 덕분에 데이터 과학, 웹 개발, 인공지능 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 그 중에서도 NLTK(Natural Language Toolkit)는 자연어 처리를 위해 가장 많이 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. 이번 글에서는 Python과 NLTK를 이용해 간단한 챗봇을 만들어보며 자연어 처리의 기초를 배워보겠습니다. 자연어 처리란? 자연어 처리는 인간이 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해하고 분석할 수 있도록 하는 기술입니다. 이는 텍스트 분석, 음성 인식, 번역, 감정 분석 등 다양한 분야에 응용될 수 있습니다....
얼굴 인식 기술은 보안, 접근 제어, 사용자 경험 개선 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 이번 포스트에서는 OpenCV를 사용하여 간단한 얼굴 인식 프로그램을 만드는 방법을 소개합니다. 초보자 분들도 쉽게 따라하실 수 있도록 단계별로 가이드를 준비했으니 AI 얼굴 인식의 기초를 익혀보시길 바래요. OpenCV 소개 OpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 컴퓨터 비전 응용 프로그램을 개발하기 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. OpenCV는 다양한 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 알고리즘을 제공하여 얼굴 인식, 객체 추적 등 다양한 작업을 쉽게 구현할 수 있어요....
이번 포스트에서는 Keras를 사용하여 딥러닝 모델을 구축하는 방법을 소개해 보도록 할게요. 초보자분들도 쉽게 따라하실 수 있는 단계별 가이드를 통해서 딥러닝의 기초를 학습해 보시길 바래요. Keras 소개 Keras는 Python에서 사용할 수 있는 고수준 신경망 API로, TensorFlow의 위에서 동작합니다. 사용이 간편하고 직관적이기 떄문에 딥러닝 모델을 신속하게 프로토타이핑하는 데 많이 사용된답니다. 환경 설정 먼저, Keras와 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 터미널에 아래 명령어를 입력해 주세요. pip install tensorflow numpy matplotlib 데이터 준비 Keras에서 제공하는 MNIST 데이터셋을 사용하여 숫자 이미지를 분류하는 모델을 만들어 보겠습니다....
이미지 분류는 인공지능과 머신러닝 분야에서 중요한 기술 중 하나입니다. 이번 포스트에서는 TensorFlow를 사용하여 간단한 이미지 분류 모델을 만드는 방법을 소개합니다. 이 튜토리얼을 통해서 TensorFlow의 기본 사용법과 이미지 분류의 기초를 익혀보시길 바래요. TensorFlow 소개 TensorFlow는 Google에서 개발한 오픈 소스 머신러닝 라이브러리로, 다양한 머신러닝과 딥러닝 모델을 쉽게 구현할 수 있게 해줍니다. 이 튜토리얼에서는 TensorFlow를 사용하여 이미지 분류 모델을 만들어보겠습니다. 환경 설정 먼저, TensorFlow와 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 터미널에 아래 명령어를 입력해 주세요....
인공지능(AI)은 현대 기술의 핵심 중 하나로, 다양한 분야에서 그 활용이 점점 더 늘어나고 있습니다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 첫번째 AI 프로그램을 작성하는 방법을 소개할 예정입니다. 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 기본 코드 예제를 통해서 AI의 기초를 익혀보시길 바래요~ Python 환경 설정 먼저, AI 프로그램을 작성하기 위한 Python 환경을 설정해야 합니다. Python을 설치하고 필요한 라이브러리를 설치하는 방법을 알아보시죠. Python 설치 Python 공식 웹사이트에서 최신 버전을 다운로드하여 설치합니다. 설치가 완료되면 터미널(또는 명령 프롬프트)을 열어 Python이 제대로 설치되었는지를 확인합니다....
머신러닝은 데이터 분석과 인공지능의 핵심 기술 중 하나입니다. 이번 포스트에서는 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 Scikit-learn을 이용한 간단한 머신러닝 모델 만들기를 소개해 보려고 합니다. 이 튜토리얼을 통해 머신러닝의 기본 개념에 대해서 간접적으로나마 경험해 보실수 있기를 바래요. Scikit-learn 소개 Scikit-learn은 Python에서 가장 널리 사용되는 머신러닝 라이브러리 중 하나로, 간단한 인터페이스와 다양한 알고리즘을 제공합니다. 데이터 전처리, 모델 학습, 평가 등을 쉽게 할 수 있어 초보자에게 적합합니다. 환경 설정 먼저, Scikit-learn과 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다....