개발지식33 자연어 처리를 활용한 감정 분석 시스템 구현 텍스트 분류와 감정 인식: 자연어 처리의 응용자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 분야로, 감정 분석은 NLP의 중요한 응용 분야 중 하나입니다. 감정 분석은 텍스트에 포함된 감정이나 의견을 파악하는 기술로, 소셜 미디어에서의 감정 분석, 제품 리뷰 분석, 고객 피드백 분석 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이번 프로젝트에서는 자연어 처리 기술을 활용하여 감정 분석 시스템을 구현하는 방법에 대해 살펴보겠습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다: 데이터 수집 및 전처리: 감정 분석을 위한 데이터를 수집하고 전처리하는 과정이 필요합니다. 이를 위해 텍스트 데이터를 정제하고 토큰화하는 작업이 수행됩니다. 또한, 데이터의 라벨링 작업을 통.. 2024. 2. 9. 머신 러닝을 활용한 이상 감지 시스템 구현 데이터 전처리 기술: 노이즈 제거와 이상치 처리이상 감지 시스템을 구현하기 위해서는 데이터의 품질을 향상시키기 위한 데이터 전처리 기술이 필요합니다. 이를 위해 다음과 같은 기술을 적용할 수 있습니다 # 노이즈 제거 예제 import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats # 가우시안 노이즈 생성 data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=(1000, 2)) # 이상치 추가 data[0] = [1000, 1000] # Z-score 기반 이상치 제거 def remove_outliers(data): z_scores = np.abs(stats.zscore(data)) threshold = 3 return dat.. 2024. 2. 9. 효율적인 웹 애플리케이션 확장을 위한 톰캣 클러스터링 톰캣 클러스터링은 현대의 웹 애플리케이션에서 필수적인 요소 중 하나입니다. 이를 통해 웹 서버의 성능을 극대화하고 가용성을 향상시킬 수 있습니다. 이 글에서는 톰캣 클러스터링의 개념부터 구성, 설정 방법, 이점, 그리고 잠재적인 문제 해결 방법까지 종합적으로 살펴보겠습니다. 톰캣 클러스터링의 개념과 중요성 톰캣 클러스터링은 여러 대의 톰캣 서버를 하나의 논리적 그룹으로 묶어 동일한 애플리케이션을 처리할 수 있게 합니다. 이는 웹 서버의 부하 분산과 가용성 향상에 중요한 역할을 합니다. 클러스터링을 통해 트래픽 증가에 따른 서버 부하를 분산시키고, 단일 서버 장애 시 시스템 전체가 정지되지 않도록 보호할 수 있습니다. 톰캣 클러스터링 구성 요소 톰캣 클러스터링을 구성하는 주요 요소는 다음과 같습니다. 로드.. 2024. 2. 8. 오라클 프로시저에서 FOR 루프 활용하기: 예제와 설명 1. FOR 루프의 기본 구조와 활용 예제 오라클 프로시저에서 FOR 루프를 사용하면 반복 작업을 간단하고 효율적으로 수행할 수 있습니다. FOR 루프는 특정 횟수만큼 작업을 반복하거나 컬렉션의 각 요소에 대해 작업을 수행할 때 유용합니다. 이번 예제에서는 FOR 루프의 기본 구조와 간단한 예제를 살펴보겠습니다. CREATE OR REPLACE PROCEDURE example_for_loop IS BEGIN FOR i IN 1..5 LOOP DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Count: ' || i); END LOOP; END; 위의 예제는 1부터 5까지의 숫자를 반복적으로 출력하는 간단한 프로시저입니다. FOR 루프는 FOR i IN 1..5 LOOP와 같은 구문으로 시작하며, 이 구문에서 i는 .. 2024. 2. 8. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 다음
