전체 글 (260) 썸네일형 리스트형 ch05. 파이썬 날개달기 (패키지, 예외처리) 3. 패키지 ■ 패키지 - 파이썬 패키지는 디렉토리와 파이썬 모듈로 이루어진 구조이다. - .(dot)을 이용해서 계층적으로 접근 관리가 가능하다. ■ __init__.py - 해당 디렉토리가 패키지의 일부임을 알려주는 역할을 한다. ※ python3.3 버전부터는 __init__.py 파일이 없어도 패키지로 인식한다(PEP 420). 하지만 하위 버전 호환을 위해 __init__.py 파일을 생성하는 것이 안전한 방법이다. - __all__ 변수 • 패키지 import 시에 *를 사용해 import 할 모듈들을 정의하는 변수 • __all__ 변수에 정의되어 있지 않은 모듈은 *를 통해서 해당 패키지를 import 해도 사용할 수 없다. ※ from a.b.c import * 에서 패키지의 마지막인 c.. Ch2. 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지 (2.4 ~ 2.8) 2.4 데이터 이해를 위한 탐색과 시각화 2.4.1 지리적 데이터 시각화 ■ 지리정보 (경도와 위도)를 통해 데이터 시각화 - pandas.DataFrame.plot(kind, x, y) • kind: plot의 종류 ('line', 'bar', 'scatter' ...) • x: x축 • y: y축 - 캘리포니아의 주택가격이 지역(바다와 인접), 인구 밀도에 관련이 크다는 것을 확인할 수 있다. 2.4.2 상관관계 조사 ■ 표준 상관계수, standard correlation coefficient - 피어슨의 r - pandas.DataFrame.corr(): 각 컬럼간의 상관계수를 계산해준다. - 상관관계의 범위: -1 ~ 1 • 1에 가까울수록 양의 상관관계를 가진다. (비례관계) • -1에 가까울.. Ch2. 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지 (2.1 ~ 2.3) 2.1 실제 데이터로 작업하기 - 예제 깃허브에 있는 dataset/housing 데이터 사용 - https://github.com/rickiepark/handson-ml 2.2 큰 그림 보기 - 캘리포니아 인구조사 데이터를 사용해 캘리포니아 주택 가격 모델 생성 • 인구, 중간 소득, 중간 주택 가격 등의 데이터 2.2.1 문제 정의 ■ 비즈니스의 목적이 무엇인가? - 모델을 생성해서 어떤 이익을 얻으려고 하는가? - 알고리즘 선택, 모델 평가에 사용할 성능 지표, 모델 튜닝 ※ 파이프라인 - 데이터 처리 컴포넌트들이 연속되어 있는 것 - 각 컴포넌트는 많은 데이터를 추출해 처리하고 그 결과를 다른 데이터 저장소로 보낸다. ■ 현재 솔루션은 어떻게 구성되어 있는가? - 문제 해결 방법에 대한 정보 & .. ch05. 파이썬 날개달기 (모듈) 2. 모듈 ■ 모듈 - 모듈이란 변수 또는 클래스를 모아놓은 파일이다. - 모듈은 다른 파이썬 프로그램에서 불러와 사용할 수 있게끔 만든 파이썬 파일이다. ■ 모듈 만들기 - 모듈 생성 # mod1.py def add(a, b): return a + b def sub(a, b): return a-b - mod1이라는 모듈에 add와 sub라는 함수를 생성했다. ※ .py 확장자를 가지는 파이썬 파일들은 모두 파이썬 모듈이다. ■ 모듈 불러오기 - 모듈을 불러올 때는 해당 모듈이 위치하는 곳에서 import를 사용해서 불러올 수 있다. # mod1 모듈 사용예제 # import {모듈이름} import mod1 print(mod1.add(3, 4))# 7 print(mod1.sub(4, 2))# 2 - i.. [Slack Bot 만들기] 3. crontab 등록하여 자동실행하기 앞서 2번에서 만든 소스를 crontab에 등록하여서 정해진 시간에 자동으로 실행되도록 합니다. cron은 Linux 기반의 운영체제에서 특정 시간에 특정 작업을 진행할 수 있도록 해주는 프로그램입니다. 기본적으로 crontab 명령어는 -e, -l, -r 3가지 옵션을 통해서 사용합니다. # 크론탭을 편집하는 명령어입니다. 크론탭이 존재하지 않는다면 비어있는 파일을 만들어서 새로운 크론탭으로 등록합니다. crontab -e # 크론탭의 내용을 출력하는 명령어입니다. crontab -l # 크론탭을 삭제할 때 사용하는 명령어입니다. crontab -r 크론탭 내부에서는 수행하고자 하는 명령어와 해당 프로그램을 수행시킬 시간을 등록하게 됩니다. 문법은 다음과 같습니다. * * * * * /location/.. [Slack Bot 만들기] 2. python으로 Slack bot 만들기 Slack app 생성 및 연동을 마무리 했다면, python과 Slack api를 사용해서 우리가 원하는 기능을 구현할 수 있습니다. python 소스를 구현하기에 앞서 app 생성할 때 같이 생성되었던 token을 미리 로컬에 저장합니다. token은 Slack api 메소드를 호출할 때 파라미터로 사용해야 필요하기 때문에 json파일로 따로 저장해놓고, python 소스에서 읽어와서 사용하는 방식으로 사용하겠습니다. 먼저 conversations.list 메소드를 이용해서 채널 목록을 조회하겠습니다. # slack bot token 불러오기 # json으로 저장한 token.json 파일을 읽어와서 token key 조회 parent_path = '/location/of/parent/director.. Ch1. 한눈에 보는 머신러닝 (1.3.2~1.5) 1.3 머신러닝 시스템의 종류 1.3.2 배치 학습과 온라인 학습 - 입력 데이터의 스트림으로부터 점진적으로 학습할 수 있는가 ■ 배치학습 - batch learning - 시스템이 점진적으로 학습할 수 없습니다. - 가용한 데이터를 모두 사용해 훈련시켜야 합니다. - 오프라인 학습, offline learning • 학습에 시간이 많이 들기 때문에 오프라인에서 학습을 진행하고 이를 적용하는 방식을 사용한다. • 학습된 모델을 적용하면 더 이상 학습은 진행되지 않고 학습된 결과만 출력한다. • 새로운 학습을 위해서는 전체 데이터를 사용하여서 새로운 버전의 훈련이 필요하다. ■ 온라인 학습 - online learning - 데이터를 순차적으로 또는 미니배치로 묶어서 묶음 단위로 시스템을 훈련시킨다. - .. [Slack Bot 만들기] 1. Slack app 생성 및 workspace 연동 [Python + Slack api로 Slack Bot 만들기] pyhton과 slack api를 이용하여 slack 채널에 자동으로 메세지를 올리는 slack bot을 만들 수 있습니다. 친구들과 매일매일 하루의 공부 내용을 til 채널에 올리고 있는데, 하루가 끝났을때 오늘 til을 업로드한 사람이 누구인지 정리해주는 메세지 봇을 만들어보려고 합니다. 1. Slack app 생성 - 먼저 Slack api를 사용할 slack app을 생성하도록 한다. app.slack.com 페이지에서 create a custom app을 클릭합니다. slack api > your apps로 이동하게 되는데, 여기서 create an App 버튼을 클릭해서 app 생성을 시작합니다. 위와 같은 팝업이 뜨는데, 사용할.. 이전 1 ··· 28 29 30 31 32 33 다음
