'공부/데이터 수집과 관리' 카테고리의 글 목록

[NLP] 자연어처리(NLP), 워드클라우드(Word Cloud: Python)

2023.06.23

자연어처리 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용에 중점을 둔 인공 지능(AI)의 하위 분야입니다. 여기에는 컴퓨터가 의미 있고 상황에 맞는 방식으로 인간의 언어를 이해, 해석 및 생성할 수 있도록 하는 알고리즘 및 모델의 개발이 포함됩니다. NLP의 광범위한 작업과 기술들 텍스트 이해: NLP 알고리즘은 텍스트 데이터에서 의미와 의미론적 이해를 추출하는 것을 목표로 합니다. 여기에는 품사 태깅, 명명된 엔터티 인식, 구문 구문 분석 및 의미론적 역할 레이블 지정과 같은 작업이 포함됩니다. 감정 분석: NLP는 텍스트에 표현된 감정이나 감정적 어조가 긍정적이든 부정적이든 중립적이든 분석하고 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 고객 리뷰의 감정 분석 또는 소셜 미디어 감정 모니터링과 같은 작업에 유용합니다..

공부/데이터 수집과 관리

[클라우드 컴퓨팅] 온프레미스와 클라우드들(SaaS, PaaS, IaaS)

2023.06.23

클라우드 컴퓨팅 인터넷을 통해 서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워킹, 소프트웨어 및 분석을 포함한 컴퓨팅 리소스를 제공하는 것을 말합니다. 개인용 컴퓨터나 온프레미스 데이터 센터에서 이러한 리소스를 로컬로 호스팅하고 관리하는 대신 클라우드 컴퓨팅을 통해 사용자는 네트워크 연결을 통해 이러한 리소스에 원격으로 액세스하고 활용할 수 있습니다. 이점 확장성: 클라우드 서비스는 변화하는 수요를 수용하기 위해 쉽게 확장 또는 축소할 수 있습니다. 사용자는 사용량이 가장 많은 기간에 추가 리소스를 신속하게 프로비저닝하고 수요가 줄어들면 다시 확장할 수 있습니다. 유연성: 클라우드 컴퓨팅은 리소스 할당 및 배포 옵션 측면에서 유연성을 제공합니다. 사용자는 특정 요구 사항을 충족하는 다양한 서비스 및 구성 중에서 ..

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[PCA] 주성분 분석, MNIST를 이용한 tensorflow-keras 수행 방법

2023.06.23

1. 주성분 분석(PCA) 의미 PCA(Principal Component Analysis) 는 차원 감소, 특징 추출, 데이터 시각화, 노이즈 감소와 같은 다양한 응용 분야에 널리 사용됩니다. 가장 유익한 기능을 식별하고 중복 정보를 제거하며 중요한 정보의 손실을 최소화하면서 데이터를 압축하는 데 도움이 됩니다. 2. PCA 수행과 관련된 단계 데이터 준비: 평균을 빼고 각 기능의 표준 편차로 나누어 데이터를 정규화합니다. 이 단계는 모든 기능이 동일한 척도에 있는지 확인합니다. 공분산 행렬 계산: 정규화된 데이터의 공분산 행렬을 계산합니다. 공분산 행렬은 데이터 세트의 서로 다른 기능 간의 관계를 나타냅니다. 고유값 및 고유벡터 계산: 공분산 행렬의 고유값과 해당 고유벡터를 계산합니다. 각 고유 벡터..

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[Rapid Miner] 래피드마이너를 활용하여 클러스터링 수행

2023.06.23

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[Rapid Miner] 래피드마이너를 활용하여 데이터 분석

2023.05.01

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[RapidMiner] 래피드마이너 설치 가이드

2023.04.26

1. Download 래피드마이너 홈페이지 상단 메뉴 제품군 선택 RapidMiner Studio선택 https://www.rapidminer.co.kr/ 회원가입 필수 자신의 운영체제에 맞게 선택 동의 후 Next 회원가입 안 했다면 설치 후 하면 됨 2. Settings 상단에 있는 settings -> Manage Licenses -> 파란색 글자 Click!!! 본인 계정 로그인 후 "라이선스는" 클릭! Registered to 본인이름(이름을 한글로 적었을 시 ???로 뜸 상관x) Valid until 날짜 : 현재로부터 1년 뒤의 날짜 설치 끝!!!!

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