AI와 인간 협업의 미래 AI 기술의 발전은 전문 분야를 비롯한 다양한 일상에서 인간과 AI의 협업을 볼 수 있게 만들었습니다. AI는 과거에는 불가능하다고 여겨졌던 일상적 및 전문적 작업을 효율적으로 수행할 수 있게 해주며, 이는 인간의 생산성과 혁신성을 크게 높여줍니다. 이제 우리는 AI가 어떤 방식으로 직무에 변화를 가져오는지, 인간과 AI의 상호작용을 통한 생산성 향상 방법은 무엇인지, 그리고 … Read more
파이썬을 활용한 AI 모델 배포 AI 모델을 성공적으로 배포하는 것은 단순히 모델을 개발하는 것만큼 중요한 단계입니다. 이 과정에서는 모델을 배포하기 위해 안정적이고 확장 가능한 인프라를 구축하는 것이 핵심입니다. 파이썬을 이용하여 개발된 AI 모델을 Flask와 Django를 통해 API로 구축하고, Docker를 이용해 컨테이너화한 후, AWS와 Azure 같은 클라우드 서비스를 활용해 배포하는 전략에 대해 알아보겠습니다. Flask와 Django를 이용한 … Read more
AI와 사이버 보안 오늘날 디지털 환경이 빠르게 변화하면서 사이버 보안은 그 어느 때보다 중요한 주제가 되고 있습니다. 특히 인공지능(AI)의 발전은 사이버 보안에서 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 이번 포스팅에서는 AI를 활용한 위협 탐지 시스템의 작동 원리, 사이버 공격 패턴 분석을 위한 머신러닝 기법, 그리고 AI 기술을 통한 개인정보 보호 방안에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 이 글을 통해 … Read more
자연어 처리(NLP) 탐구: 토큰화 및 형태소 분석, 워드 임베딩과 Word2Vec, 감성 분석과 텍스트 분류 자연어 처리(NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있게 하는 기술입니다. NLP 기술은 일상적인 대화나 글을 분석하여 의미를 추출하고, 이를 바탕으로 다양한 응용 프로그램에서 활용됩니다. 이번 글에서는 토큰화 및 형태소 분석, 워드 임베딩과 Word2Vec, 감성 분석과 텍스트 분류 등 세 가지 … Read more
파이썬에서의 데이터 전처리 안녕하세요! 데이터 분석을 시작하기 위해 가장 중요한 단계는 데이터 전처리입니다. 여기에서는 Pandas를 활용한 데이터 클리닝, 결측값 처리 방법, 그리고 데이터 정규화 및 표준화에 대해 알아보려고 합니다. 만약 여러분이 데이터 분석에 관심이 있다면 이 포스트가 큰 도움이 될 것입니다! Pandas를 활용한 데이터 클리닝 Pandas는 데이터 분석을 위한 가장 강력한 라이브러리 중 하나로, 데이터를 … Read more
머신러닝 기본 개념 안녕하세요, 컴퓨터를 이용한 데이터 분석과 예측에 관심이 많이 늘고 있는 요즘입니다. 특히, 그 중심에 있는 것이 바로 ‘머신러닝’입니다. 오늘은 머신러닝이란 무엇인지, 그리고 지도학습과 비지도학습, 머신러닝에서 사용되는 알고리즘인 결정 트리(Decision Trees), 서포트 벡터 머신(SVM) 그리고 회귀 모델인 선형회귀와 다중회귀에 대해 알아보도록 하겠습니다. 이 글을 통해 머신러닝의 기본 개념을 한번 짚어보세요! 지도학습 vs 비지도학습 … Read more
파이썬을 활용한 웹 크롤링 오늘은 파이썬을 활용한 웹 크롤링에 대해 알아보겠습니다. 웹 크롤링은 인터넷 상의 다양한 데이터를 수집하고 이를 분석하는 기술입니다. 데이터 분석, 머신러닝 등에 필요한 데이터를 수집할 때 유용하게 사용될 수 있습니다. 이번 글에서는 BeautifulSoup, Selenium, Scrapy 등 세 가지 대표적인 웹 크롤링 도구를 살펴보고, 각각의 장단점과 사용 방법을 설명해드리겠습니다. BeautifulSoup를 활용한 기본 웹 … Read more
머신러닝과 딥러닝을 활용한 시계열 예측 사회, 경제, 생활 등 다양한 분야에서 시계열 데이터는 중요한 역할을 합니다. 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 분석하고 미래를 예측하는 능력은 매우 중요합니다. 이번 글에서는 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 데 있어 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다. 특히, LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크와 같은 딥러닝 기법을 사용하여 복잡한 시계열 데이터를 … Read more
ARIMA 모델을 이용한 예측 최근 들어, 시계열 데이터를 이용한 예측은 많은 관심을 받고 있다. 한편으로는 주식 시장에서의 주가 예측, 다른 한편으로는 경제 지표 등의 예측에 이르기까지 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그 중에서도 ARIMA 모델(Autoregressive Integrated Moving Average)은 복잡한 패턴을 가진 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 데 매우 유용한 도구로 자리잡고 있다. 이번 글에서는 ARIMA 모델의 개념 … Read more