생각저장소 (배움의길에서 만나는 이야기)

**Python과 TensorFlow를 사용한 이미지 분류 학습 예제**Python의 인기 있는 머신러닝 라이브러리인 TensorFlow를 사용하여 이미지 분류 모델을 학습시키는 예제를 통해 머신러닝의 기본 개념을 소개합니다. CIFAR-10 데이터셋을 활용해 간단한 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 구축하고 학습시키는 과정을 단계별로 설명합니다.1. **데이터 전처리**: - CIFAR-10 데이터셋을 로드하고 정규화하여 모델 입력에 맞게 전처리합니다.2. **모델 정의**: - Convolutional Layer, Max Pooling Layer, Fully Connected Layer로 구성된 CNN 모델을 정의합니다. - 각 Layer의 역할과 파라미터..

Python에서 문자열 유사도 검색 방법 문자열 유사도 검색은 두 문자열이 얼마나 유사한지를 판단하는 중요한 작업입니다. 이는 텍스트 마이닝, 자연어 처리, 데이터 정제 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 문자열 유사도를 측정하는 여러 가지 방법을 소개하고, 각 방법의 사용 예제를 제공하겠습니다. ## 1. Levenshtein Distance **Levenshtein 거리**는 두 문자열 사이의 최소 편집 거리를 계산하는 방법입니다. 이 거리는 삽입, 삭제, 대체 등의 편집 연산을 통해 한 문자열을 다른 문자열로 변환하는 최소 연산 횟수를 의미합니다. `python-Levenshtein` 라이브러리를 사용하여 이를 구현할 수 있습니다. ```python import..

TensorFlow와 머신러닝: 시작하기1. 소개머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습하고 예측할 수 있는 인공지능의 한 분야입니다. TensorFlow는 이러한 머신러닝 모델을 구축하고 학습시키기 위한 오픈 소스 라이브러리로, Google이 개발했습니다. 이번 포스트에서는 TensorFlow를 사용하여 머신러닝 모델을 구축하고 학습시키는 방법을 소개합니다.2. TensorFlow 설치먼저, TensorFlow를 설치해야 합니다. 아래 명령어를 사용하여 TensorFlow를 설치할 수 있습니다.shpip install tensorflow3. 데이터 준비모델 학습을 위해 데이터를 준비해야 합니다. 이번 예제에서는 CIFAR-10 데이터셋을 사용하여 이미지 분류 모델을 학습시킵니다.pythonfrom tensor..

공공데이터를 사용하여 Python으로 데이터 수집 및 처리하기 안녕하세요! 오늘은 공공데이터를 활용하여 Python을 사용해 데이터를 수집하고 처리하는 방법에 대해 소개해드리려고 합니다. 이번 예제에서는 http://apis.data.go.kr/1471000/MdcinGrnIdntfcInfoService01/getMdcinGrnIdntfcInfoList01 API를 사용하여 의약품 정보를 가져오는 과정을 다룹니다.준비물Python 설치requests 라이브러리 설치먼저, requests 라이브러리를 설치합니다: sh 복사 pip install requests API 키 발급공공데이터 포털에서 API 키를 발급받아야 합니다. 발급받은 키를 활용하여 데이터를 요청합니다.코드 예제다음은 API를 호출하고 응답..

Python과 xlwings를 사용하여 Excel에서 특정 영역 색상 변경 및 셀 넓이 자동 조절하기안녕하세요! 오늘은 xlwings 라이브러리를 사용하여 Excel 파일의 특정 영역에 배경색을 칠하고, 셀 넓이를 자동으로 조절하는 방법을 공유해 보겠습니다. xlwings는 Python으로 Excel을 쉽게 다룰 수 있도록 도와주는 라이브러리입니다.1. 특정 영역에 배경색 노란색으로 칠하기먼저, xlwings를 사용하여 Excel의 특정 셀 범위에 노란색 배경색을 칠하는 방법을 알아보겠습니다.python복사import xlwings as xw# 워크북 및 시트 열기wb = xw.Book('your_excel_file.xlsx')sheet = wb.sheets['Sheet1']# 특정 범위 설정range_..

Python으로 BLE 장치와 통신하기BLE(Bluetooth Low Energy) 장치와 통신하는 방법을 Python을 사용하여 구현해 보았습니다. 이 글에서는 BLE 장치를 검색하고, 서비스와 특성을 확인하며, 데이터를 주고받는 과정을 단계별로 설명합니다.1. BLE 장치 검색먼저, bleak 라이브러리를 사용하여 BLE 장치를 검색합니다. bleak는 Windows, macOS, Linux에서 모두 작동하는 BLE 라이브러리입니다.설치pip install bleak코드Python import asynciofrom bleak import BleakScannerasync def scan(): devices = await BleakScanner.discover() for device in de..

50 크리에이티브 챗GPT, 소셜 미디어 게임 고도화 프로모션 • 강력한 AI 도구인 ChatGPT는 소셜 미디어 콘텐츠 생성을 혁신할 수 있습니다. 트윗을 위한 재치 있는 농담을 만드는 것부터 매혹적인 인스타그램 캡션을 디자인하고 비디오 광고 스토리보드를 생성하는 것까지 ChatGPT가 여러분을 커버했습니다. • ChatGPT를 사용하면 새로운 청중을 유치하기 위한 매력적인 소셜 미디어 경연 아이디어를 쉽게 생성하고 효과적인 파트너십을 위해 콜드 이메일 아웃리치 템플릿을 개인화하며 다양한 플랫폼에 대한 이미지 차원을 최적화할 수 있습니다. • 긴 광고 카피를 압축하고 창의적인 인스타그램 릴 전략을 제안하며 고성능 구글 텍스트 광고 헤드라인과 설명을 제공할 수 있습니다. • ChatGPT는 매력적인 이메..

AI로 Youtube short Factory 만들기 자동화 혁신과 탐구의 여정 • 니킬 나이르는 AI가 생성한 비주얼과 최상위 음성 합성을 결합하여 레딧 게시물을 매혹적인 짧은 비디오로 변화시켜 유튜브 쇼츠를 혁신하는 임무를 시작합니다. • 레딧의 r/쇼트카리스토리를 콘텐츠 소스로 활용하는 네어는 파이썬의 PRAW API 래퍼를 사용하여 게시물을 검색하고 구조화된 데이터 세트를 큐레이션한다. • GPT-4는 각 쇼트에 대한 제목과 설명을 미세 조정하여 매력적이고 간결한 시청자 경험을 보장합니다. • 이미지 프롬프트는 안정 확산 API를 통해 시각적으로 풍부한 요소의 생성을 유도하여 DALL·E 및 Midjourney의 기능을 능가하는 수직 비디오 친화적인 비주얼을 생성합니다. • 11랩스의 음성 생성 ..

GPT로 1시간 만에 유튜브 요약 앱을 만들었습니다. • 저자는 지난 주에 ChatGPT를 사용하여 유튜브 요약 앱을 1시간 만에 만들었습니다. • 저자는 이전에 유튜브 요약 앱인 '써머리'를 만들었지만, 이번에는 구글의 AI 서비스인 Gemini를 사용하여 더욱 향상된 앱을 만들었습니다. • 저자는 처음에 ChatGPT가 앱을 만들 수 있을지 의심했지만, ChatGPT가 프론트엔드, 백엔드, API 연동 등의 예시를 코드로 알려주었습니다. • 저자는 파이썬과 Flask에 대한 지식이 없었기 때문에 처음에는 어려움을 겪었지만, ChatGPT가 초보자에게도 이해하기 쉽게 설명해 주었습니다. • 저자는 Replit이라는 웹 기반 개발 환경 서비스를 사용하여 앱을 만들었고, ChatGPT의 도움으로 API를 ..

간단한 프롬프트로 채팅GPT가 몇 초 만에 할 수 있는 50가지 놀라운 것들 • 믿을 수 없을 정도로 지능적인 AI인 ChatGPT는 간단한 프롬프트만으로 광범위한 작업을 수행할 수 있습니다. 창의적인 글쓰기에서 코딩, 마케팅에서 연구에 이르기까지 ChatGPT는 다양한 분야에서 지원할 수 있습니다. • 틱택토와 같은 게임을 플레이하고 암호화 알고리즘을 구현하고 파일을 압축하고 PDF에서 정보를 추출하고 비디오 형식을 변환할 수 있습니다. 이미지를 향상시키고 모자이크를 만들고 파노라마를 꿰매고 물체 감지 및 얼굴 인식과 같은 기본 컴퓨터 비전 작업을 수행할 수 있습니다. • ChatGPT는 또한 증강 현실을 구현하고, 가상 투어를 만들고, 물리학을 시뮬레이션하고, 3D 장면을 렌더링하고, 기본적인 컴퓨터..