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안녕하세요. 문범우입니다. 이번 포스팅에서는 파이썬 기반 시각화 라이브러리인 matplotlib에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 해당 내용은 flearning의 김길호님의 강의를 바탕으로 작성되었습니다. https://www.flearning.net/courses/61. Matplotlib 이란? matplotlib은 다양한 데이터를 많은 방법으로 도식화 할 수 있도록 하는 파이썬 라이브러리로써, 우리는 matplotlib의 pyplot을 이용하게 됩니다. 이는 mathworks에서 개발한 매트랩(MATLAB)과 비슷한 형태를 가지고 있습니다. matplotlib을 이용하면 우리가 이전에 알아본 numpy나 pandas에서 사용되는 자료구조를 쉽게 시각화 할 수 있습니다. matplotlib을 사용하기 ..

안녕하세요. 문범우입니다. 이번 포스팅에서는 파이썬 라이브러리인 pandas(판다스)에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 해당 내용은 flearning의 김길호님의 강의를 바탕으로 작성되었습니다. https://www.flearning.net/courses/6 1. Pandas 란? Pandas는 파이썬에서 사용하는 데이터분석 라이브러리로, 행과 열로 이루어진 데이터 객체를 만들어 다룰 수 있게 되며 보다 안정적으로 대용량의 데이터들을 처리하는데 매우 편리한 도구 입니다. 먼저 pandas를 사용하기 위해서는 pandas를 설치한 이후에 아래와 같이 import를 해야 합니다. import pandas as pd 아래 실습에서는 jupyter notebook을 사용하였습니다. Pandas 기초¶ 1. Pan..

Numpy_clear 안녕하세요. 문범우입니다. 이번 포스팅에서는 python을 통해 데이터 분석을 할때 기초 라이브러리로 사용되는 Numpy에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 해당 내용은 flearning의 김길호님의 강의를 바탕으로 작성되었습니다.https://www.flearning.net/courses/6 1. Numpy란 Numpy는 C언어로 구현된 파이썬 라이브러리로써, 고성능의 수치계산을 위해 제작되었습니다. Numerical Python의 줄임말이기도 한 Numpy는 벡터 및 행렬 연산에 있어서 매우 편리한 기능을 제공합니다. 또한 이는 데이터분석을 할 때 사용되는 라이브러리인 pandas와 matplotlib의 기반으로 사용되기도 합니다. numpy에서는 기본적으로 array라는 단위로 데..

안녕하세요. 문범우입니다.최근 지인분을 통해 사례금을 받고 카카오톡 플러스친구 챗봇 개발을 진행하였습니다. 개발 내용은 다음과 같습니다. - 사용자가 플러스친구를 등록하고 특정 키워드를 '#키워드'와 같이 메세지를 전송하면 그에 대응되는 텍스트 및 이미지를 전송한다. 해당 개발 내용은 자연어 처리나 기타 복잡한 로직없이, 단순하게 A키워드에 대한 요청이 들어오면 그에 대응되는 응답을 반환하면 되기 때문에 크게 어려움이 없습니다. 이를 통해 개발이 완료된 결과는 다음과 같습니다. 해당 플러스친구의 이름은 혹시나 하여 모자이크 처리하였습니다.어떤 식으로 작동되는지 보다 궁금하신 분들은 연락주시면, 개인적으로 개설한 테스트 서버를 통해 확인할 수 있도록 알려드리겠습니다. 서버는 aws의 EC2를 프리티어로 하..

안녕하세요. 문범우입니다. 최근 데이터분석, 인공지능 분야에 관심이 있어서 스터디를 시작하여 kaggle문제를 풀어보기 시작했습니다.개인적으로는 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'과 '머신러닝 이론 및 파이썬 실습'이라는 온라인 강의를 듣고 바로 도전해보았습니다. '머신러닝 이론 및 파이썬 실습'에서 타이타닉 문제를 바탕으로 파이썬 실습을 진행하여 해당 내용을 통해 타이타닉 문제에서 어떤식으로 데이터를 보아야 하는지 감을 익혔고 이후 정확도 80%를 목표로 생각하고 진행하였습니다. 어떻게 시작해야 할지 막막하기도 했지만 이것저것 해보고, 아래의 사이트도 참고하면서 코드를 작성하였습니다.https://towardsdatascience.com/how-i-got-a-score-of-82-3-and-ende..

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안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅을 시작으로 해서, 파이썬 기반 웹 프레임워크인 플라스크(Flask)에 대한 기초다지기 강의를 시작할 예정입니다.해당강의는 서울시립대학교 멋쟁이사자처럼 python 스터디에서 진행되는 강의이며 블로그에 게시되는 내용들은 각 수업을 정리하여 스터디에 참석하지 못한 인원이나 복습용입니다.(추가로 영상촬영을 생각하고 있지만 아직 실질적인 계획은 없습니다.) 해당 수업은 다음과 같은 분들을 대상으로 진행됩니다.- HTML, CSS 에 대해서 기본적으로 알고계시는 분들(직접적으로 사용되지는 않습니다.)- Python에 대해 관심이 있고 흥미가 있으신 분들(문법이 크게 중요시되지 않습니다. 파이썬 문법이 매우 simple하고 쉽기 때문에 중간중간 필요한 것들에 대해서는 설명드릴 ..

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 텐서플로우의 새로운 기능인 dynamic rnn에 대해서 알아보도록 하겠습니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ 1. Dynamic RNN 우리가 그동안 다루어보았던 RNN모델을 다시한번 생각해보도록 하겠습니다.이전의 모델을 이용해서 'hello'와 같은 문자열을 다루어볼때는, 우리가 다루고자하는 문자열의 크기에 따라서 RNN을 구성하였습니다.하지만 실제의 데이터에서는 문자열의 크기가 가변적입니다.예를 들어, 누군가가 전달하는 문자열 데이터를 처리한다고 했을 때, 그 데이터가 항상 고정된 길이는 아닙니다...

안녕하세요. 문범우입니다. 이번 포스팅에서는, 그 동안 배운 RNN 내용을 통해서, RNN을 보다 wide하고 deep하게 만들어 보도록 하겠습니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ 1. Long sentence 우리가 지난 번 내용을 통해 'hihello'라는 문자열에 대해 RNN을 이용하여 문자열을 예측하는 모델을 구성해 보았습니다. 그럼, 이러한 모델이 아래와 같은 긴 문장에서도 잘 작동할까요? 결과는 No. 입니다. 위와 같은 긴 문장은 우리가 그전에 만들어보았던 모델에서 제대로 작동되지 않습니다. 왜 그럴까요?간단하게 생각해보면, 우리의 ..

지난글리액트 네이티브 #4_ 인스타그램(Instagram) UI 무작정 따라하기 (1)리액트 네이티브 #5_ 인스타그램(Instagram) UI 무작정 따라하기 (2)리액트 네이티브 #6_ 인스타그램(Instagram) UI 무작정 따라하기 (3) Githubhttps://github.com/doorBW/INSTA-by-react-native 안녕하세요. 문범우입니다.지난 포스팅에서는 인스타그램 메인 화면 상단에 있는 스토리바를 추가해보았습니다.이번 포스팅에서는 프로필창의 상단부분을 완성시켜보도록 합니다.이번 포스팅을 통해 나오는 결과물은 다음과 같습니다.(강의에서 진행되는 내용과 약간의 차이가 존재합니다.) 1. 상단 네비게이션바 수정 먼저 현재의 프로필 탭을 눌러보면 다음과 같은 화면이 나옵니다. 첫..