반응형 AI 공부/ML & DL47 🛠️ AI 프로젝트: AI를 활용한 자동 회계 어시스턴트 🤖💼 이 프로젝트는 영수증이나 송장(invoices)에서 데이터를 자동으로 추출하고 정리하여 회계 작업을 간소화하는 시스템을 만드는 것입니다!✨ 이 시스템이 수행하는 주요 작업은 다음과 같아요:📜 1. 스캔된 영수증이나 송장에서 텍스트 추출📊 2. 추출된 데이터를 분석하고 필요한 정보(날짜, 금액, 공급업체 이름 등)를 구조화💾 3. 데이터를 엑셀 파일 또는 데이터베이스에 자동 저장 💻 기술 스택🟢 Python🟡 Tesseract OCR: 이미지에서 텍스트를 추출🔵 Hugging Face Transformers: 자연어 처리를 활용해 데이터 분석🟠 Pandas: 데이터 정리 및 엑셀 파일 저장🔴 Flask: 간단한 웹 인터페이스 제공 (옵션) 🎯 기능 ✅ PDF, JPG, PNG 형태의 영수.. 2025. 1. 1. 머신러닝 알고리즘 가이드: 종류와 강점, 약점 분석 📊 머신러닝은 복잡한 데이터 패턴을 해석하고 예측 모델을 구축하는 데 강력한 도구입니다. 다양한 머신러닝 알고리즘은 서로 다른 유형의 데이터와 문제 상황에 맞게 설계되었습니다. 이러한 알고리즘은 고유한 작동 원리를 가지며, 각각의 장단점이 명확하게 구분됩니다. 본 글에서는 이러한 머신러닝 알고리즘들의 사용 사례, 기본 원리, 주요 강점 및 약점을 자세히 소개하고 비교함으로써, 독자들이 자신의 데이터 과학 프로젝트에 가장 적합한 알고리즘을 선택할 수 있도록 돕고자 합니다. 이를 통해, 복잡한 데이터 세트에서 의미 있는 인사이트를 추출하고 효과적인 결정을 내리는 데 필요한 기반을 마련할 수 있습니다. 선형 회귀 (Linear Regression) 📈사용 사례: 연속적인 값을 예측.작동 방식: 데이터에 가장 .. 2024. 12. 29. [머신러닝] 머신러닝 성능 200% 올리는 비법! 🤖✨ 피처 엔지니어링 꿀팁 공개! 기계학습(Machine Learning)에서 예측력을 높이기 위한 핵심 방법 중 하나는 바로 올바른 피처(Feature)를 선택하고 불필요한 피처를 제거하는 것입니다. 🔍 데이터 과학자나 머신러닝 엔지니어는 이 과정에서 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 오늘은 다양한 피처 엔지니어링 기법을 살펴보며, 각각의 기법이 모델 성능에 어떤 영향을 미치는지 알아보겠습니다! 😊 🌟 1. 결측값 처리 (Imputation)현실 세계의 데이터는 결측값(Missing Value)으로 가득할 때가 많습니다. 😅 결측값을 제대로 처리하지 않으면 모델 성능이 저하될 가능성이 높습니다.대표적인 결측값 처리 방법:평균값으로 채우기중간값(Median) 또는 최빈값(Mode)으로 채우기예를 들어, 대출 상환 여부를 .. 2024. 12. 8. [Deep Learning] Self-Attention 메커니즘 이해하기 📘🤖 딥러닝의 발전으로 인해 자연어 처리(NLP)와 같은 분야에서 혁신적인 모델들이 등장하고 있습니다. 그 중에서도 트랜스포머(Transformer) 모델은 self-attention 메커니즘을 통해 놀라운 성능을 보여주고 있습니다. 이번 포스트에서는 self-attention의 기본 개념과 원리를 설명하고, 그 중요성을 살펴보겠습니다. 1. Self-Attention의 기본 개념 🧠Self-Attention은 입력 시퀀스의 각 요소가 다른 모든 요소와 상호작용하여 중요한 정보를 학습할 수 있게 하는 메커니즘입니다. 이는 각 단어(토큰)가 문맥(context)을 이해하고, 해당 문맥 내에서 자신이 얼마나 중요한지를 결정할 수 있게 합니다.입력 시퀀스: 예를 들어, 문장 "The cat sat on the m.. 2024. 6. 13. 이전 1 2 3 4 ··· 12 다음 반응형
