이미지 처리는 디지털 이미지를 분석하고 조작하는 기술로, 컴퓨터 비전, 의료 영상, 사진 편집 등 다양한 분야에서 중요하게 사용됩니다. Python은 이미지 처리를 위한 강력한 라이브러리를 제공하여, 개발자들이 손쉽게 이미지를 분석하고 변형할 수 있도록 돕습니다. 이 글에서는 Python에서 이미지 처리를 시작하기 위한 주요 라이브러리와 간단한 예제를 소개하겠습니다.주요 이미지 처리 라이브러리Pillow (PIL Fork): Python Imaging Library (PIL)의 확장 버전으로, 이미지 파일을 열고 조작하는 기능을 제공합니다.pip install Pillow OpenCV: 컴퓨터 비전을 위한 강력한 라이브러리로, 이미지 및 비디오 처리 기능을 포함합니다.pip install opencv-p..
Python
자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 해석하고 처리할 수 있도록 하는 기술 분야입니다. Python은 강력한 라이브러리와 도구를 제공함으로써 NLP 작업을 수행하는 데 매우 유용합니다. 이 글에서는 Python에서 NLP의 기본적인 개념, 주요 라이브러리 및 간단한 예제를 통해 어떻게 자연어 데이터를 처리할 수 있는지 살펴보겠습니다.NLP의 기본 개념자연어 처리는 텍스트 데이터의 의미를 분석하고 이해하는 다양한 기술을 포함합니다. 이러한 기술은 텍스트 분류, 감성 분석, 기계 번역, 대화형 시스템 등 다양한 응용 프로그램에 활용됩니다. NLP의 주요 작업은 다음과 같습니다:토큰화(Tokenization): 텍스트를 개별 요소인 '토큰'으로 분리..
Python의 Scikit-learn 라이브러리는 머신러닝 알고리즘의 사용과 구현을 단순화하여, 데이터 과학자들이 효율적으로 모델을 개발하고 평가할 수 있게 돕습니다. 이 글에서는 Scikit-learn의 기본 사용법, 주요 기능, 그리고 간단한 분류 문제를 통해 이 라이브러리를 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.Scikit-learn 소개Scikit-learn은 Python 프로그래밍 언어로 작성된 오픈 소스 머신러닝 라이브러리로, 간단한 그러나 강력한 도구들을 제공합니다. 이 라이브러리는 다양한 머신러닝 모델을 지원하며, 분류, 회귀, 군집화 및 차원 축소 기법을 포함합니다. 또한, 데이터 전처리, 모델 평가 및 복잡한 파이프라인 구축을 위한 기능도 제공합니다.Scikit-learn 설치하기Sc..
머신러닝은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습하여 결정을 내리거나 예측을 하는 기술입니다. Python은 머신러닝을 위한 강력한 프로그래밍 언어로 자리 잡았으며, 다양한 라이브러리와 프레임워크 덕분에 이 분야에서 가장 많이 사용되고 있습니다. 이 글에서는 Python을 사용한 머신러닝의 기본 개념과 주요 라이브러리에 대해 알아보겠습니다.머신러닝의 기본 개념머신러닝은 크게 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)의 세 가지 유형으로 나뉩니다.지도 학습: 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 훈련시키고, 새로운 데이터에 대해 예측을 합니다.비지도 학습: 레이블이 없는 데이..
