1. 입출력 함수1.1 표출 출력함수 : print()출력(Output)이란 프로그램이 처리한 결과를 사용자에게 전달하거나 화면, 파일, 네트워크 등 다양한 형태로 나타내는 과정을 말한다. 입력(Input)은 데이터를 프로그램에 전달하는 과정이고, 출력(Output)은 처리된 데이터를 사용자나 시스템 외부로 전달하는 과정이다.파이썬에서는 print() 함수가 가장 기본적인 출력 함수이며, 주어진 데이터를 문자열로 변환한 후 출력한다.기본 동작 print("Hello, World!") # 문자열 출력print(42) # 숫자 출력여러 값 출력 : 쉼표(,)를 사용하면 여러 값을 공백으로 구분해 출력할 수 있다.print("이름:", "홍길동", "나이:", 30)# 출력: 이름:..
학습목표- 감성 분석의 기초 개념과 응용 방법을 이해한다.- IMDB 영화 리뷰 데이터를 활용하여 텍스트 데이터를 처리하고 긍정/부정 감성 분석을 수행한다.- WordCloud를 이용하여 긍정과 부정 단어를 시각화한다. 문장의 감정을 읽어내는 마법, 텍스트마이닝과 함께라면 가능합니다! 1. 감성 분석(Sentiment Analysis)의 개요인터넷에 남겨진 수많은 리뷰와 댓글 속에는 사람들이 느끼는 감정이 숨겨져 있습니다. 그 감정을 읽어내어 트렌드를 파악하거나 고객의 의견을 분석할 수 있다면 어떨까요?수많은 리뷰와 댓글에는 사람들이 느끼는 감정과 의견이 숨겨져 있습니다. 이러한 데이터를 분석하면 단순히 긍정적이거나 부정적인 감정을 넘어 소비자 트렌드, 시장 변화, 제품 개선 방향 등 유의미한 인사이트(..
학습목표- 텍스트 데이터 클러스터링의 기본 개념 이해- K-Means 알고리즘과 텍스트 데이터에의 활용 방법 학습- Python을 활용한 간단한 클러스터링 실습여러분은 인터넷에서 매일같이 엄청난 양의 텍스트를 접하고 있다. 뉴스 기사, 소셜 미디어 글, 영화 리뷰까지, 이 모든 텍스트 데이터는 단순한 글자들의 모음처럼 보이지만, 그 속에는 흥미로운 패턴과 이야기가 숨어 있다.예를 들어, 수천 개의 영화 리뷰를 보고 "이 영화는 정말 재밌다"와 "지루하고 볼 필요가 없다" 같은 의견을 자동으로 분류할 수 있다면 어떨까? 혹은, 비슷한 주제의 뉴스 기사를 한 그룹으로 묶어 관련된 정보를 빠르게 찾을 수 있다면?이러한 작업이 바로 텍스트 클러스터링이다. 오늘 우리는 이러한 클러스터링의 기본 개념을 배우고, 이..
학습목표- 텍스트 분류의 기본 개념 이해- 텍스트 데이터를 전처리하고 머신러닝 모델에 적용하는 방법 학습- 간단한 텍스트 분류 모델을 직접 구현 "기계도 편지를 읽을 수 있을까?" 어느 날, 여러분의 이메일함에 "당첨! 무료 여행 쿠폰!"이라는 제목의 메시지가 도착했다고 상상해 보자. 두근거리는 마음으로 열어보았더니, 역시나 흔한 스팸 메시지다. 그런데 이상하지 않은가? 우리는 제목만 보고도 스팸인지 아닌지 직감적으로 알 수 있다. 그렇다면 컴퓨터도 우리처럼 이런 메시지를 "읽고" 판단할 수 있을까?사실 컴퓨터는 우리가 상상하는 것보다 더 똑똑하다. 문자, 단어, 문장을 단순한 데이터로 보고 규칙을 배우기 때문이다. 이 과정에서 사용되는 기술이 바로 머신러닝(Machine Learning)이다. 머신러닝..
- Total
- Today
- Yesterday
- figma
- 파이썬 기초
- 텍스트 마이닝
- 4차산업혁명
- 프로토타입
- 초보자를 위한 텍스트마이닝
- IOT
- UX
- 파이썬
- 챗GPT
- 관계자분석
- 파이썬기초
- 데이터R지
- 사물인터넷
- Text Mining
- Idle
- 챗봇
- 라이브러리
- 스마트기술
- 안드로이드
- UI
- 데이타R지
- 컴퓨팅사고력
- 텍스트마이닝
- 휴리스틱평가
- HCI
- 피그마
- python
- matplotlib
- HIG
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
| 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
| 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
| 29 | 30 | 31 |
