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NLP(4)- 아이템 기반 추천 실습 Data: TMDB 데이터를 활용해서 분석 1.데이터 불러오기 import pandas as pd movies = pd.read_csv("C:\\Users\\User\\Desktop\\데이터\\python_machine_learning-main\\python_machine_learning-main\\data\\movielens\\movies.csv") ratings =pd.read_csv("C:\\Users\\User\\Desktop\\데이터\\python_machine_learning-main\\python_machine_learning-main\\data\\movielens\\ratings.csv") print(ratings.info()) print(movies.info()) 2.데이터 전처리 => .. 2024. 3. 18.
NLP(3)-문서 군집화,연관분석,추천시스템 1.문서 군집화 1)개요 =>비슷한 구성의 텍스트 문서를 군집화하는 것 =>텍스트 문서들을 읽어서 피처화 한 후 군집 알고리즘을 적용 =>영화의 줄거리가 있는 경우 비슷한 장르의 영화를 군집화 하는 것이 가능 우리나라 VOD 서비스는 대부분 장르를 업로드하는 곳에서 선택합니다 동일한 VOD인데 장르가 다르게 설정되기도 합니다. 2)문서 군집화 수행 =>데이터:Opinosis 데이터셋 여러 개의 텍스트를 읽어야 할 때는 되도록이면 하나의 디렉토리에 모아놓으면 편리합니다. glob 모듈을 이용해서 경로를 지정하면 경로 안에 있는 모든 파일명을 찾아올 수 있습니다. 확장자 지정도 가능하기 때문에 되도록이면 확장자도 맞추는 것이 좋습니다. 확장자는 or 가 가능합니다. 로그파일은 하나로 구성하는 경우가 별로 없.. 2024. 3. 14.
NLP(2) - 실습 1.KAGGLE의 IMDB 영화평 지도 학습 기반 => url - https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/data Bag of Words Meets Bags of Popcorn | Kaggle www.kaggle.com =>데이터 구조:id (유저의 아이디), sentiment(감성으로 긍정이 1 , 부정이 0), review(리뷰) 이 경우는 레이블이 있는 데이터를 가지고 범주를 예측하는 것과 동일 자연어는 피처가 문장으로 주어지기 떄문에 문장을 피처 벡터화 작업을 해주는 것이 다릅니다. 이 때 모든 단어를 각각의 피처로 만들고 각 문장은 피처의 존재 여부를 데이터로 소유합니다. 자연어 처리에서 feature 를 만드는 방법이 다른데 , 영어는 word_to.. 2024. 3. 14.
NLP(1)- 자연어 처리 1.NLP(National Language Processing) 1)개요 => 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하는 것 텍스트 마이닝은 컴퓨터를 이용해서 자연어에서 의미 있는 정보를 추출하는 것 2)텍스트 분석 =>비정형 데이터 인 텍스트를 분석 =>텍스트를 단어 기반의 다수의 feature 로 추출하고 이 feature 에 단어의 빈도수와 같은 숫자를 부여해서 단어의 조합인 벡터로 표현해서 수행 3)기술 영역 =>텍스트 분류:카테고리 분류 =>감성 분석 =>텍스트 요약 =>텍스트 군집 -> 유사도 측정 4)수행 프로세스 =>텍스트 전처리 - 클렌징 - 대소문자 변경 - 특수문자 삭제 - 토큰화 작업: 단어 단위로 쪼개는 것 - 불용어 제거: 분석에서 무의미한 단어를 제거 - 어근 추출: 한글의 경우.. 2024. 3. 13.
머신러닝(10)-군집 1.Clustering =>분류는 피처를 가지고 이미 만들어져 있는 레이블에 할당하는 작업이고 레이블이 없어서 피처들을 가지고 그룹을 만드는 작업 =>군집이 이용되는 분야 -고객 분류 -데이터 분석: 데이터를 분석할 떄 전체 데이터를 가지고 분석을 하는 경우도 있지만 군집을 한 후 데이터 분석을 하는 것이 더 효과적인 경우가 많음 -차원 축소 -이상치 탐지 모든 클러스터에 친화성이 낮은 샘플이 존재한다면 이 샘플은 이상치일 가능성이 높음 웹사이트 내 행동을 기납으로 사용자 클러스터를 만든 경우 초 당 웹 서버 요청을 비정상적으로 많이 하는 사용자를 감지 해서 이상치로 판정할 수 있음 -준지도 학습: 일부분만 label 이 존재하는 경우 레이블이 없는 데이터에 레이블을 할당 -검색 엔진 -이미지 분할: 물.. 2024. 3. 11.
Oracle SQL 이 정확히 뭘까? [정형 데이터 처리 ] Structured Query Language - 구조적 ->Table ->행(Raw)과 열(Column)의 집합(Set) 질의어->질문하는 언어 vs [비(반)정형 데이터 처리] NoSQL(Not only SQL) ============================================================================================ SQL Statment (DML) insert -> 새로운 행을 입력 -> 새로운 행을 삭제하는 undo가 저장 update -> 100(old)을 200(new)으로 변경 -> commit? rollback(undo ->실행취소)? delete -> 특정 행(old = undo).. 2024. 3. 8.

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