반응형 AI 모델85 [LLM] 클로드 Claude AI를 이용해서 AI 감정 분석 봇을 만들어보자! AI Sentiment Bot Project AI 학습을 위한 가장 좋은 방법은 직접 만들어보고 경험해 보는 것입니다. 📈 AI와 데이터 과학에 관심이 있다면, 복잡한 튜토리얼보다 실제 프로젝트를 통해 더 많은 성장을 이룰 수 있어요. 이번에는 주말 동안 완료할 수 있는 흥미로운 프로젝트, 바로 '감정 분석 봇'을 만들어 봅시다. 🤖✨ 이 프로젝트를 통해 파이썬과 Claude API를 사용하여 텍스트 데이터를 분석하고, 그 감정을 긍정, 부정, 중립으로 분류하는 간단한 감정 분석기를 구축해볼 거예요. 💬 데이터 분석과 시각화를 결합해보는 좋은 기회가 될 것입니다! 프로젝트 목표: 감정 분석 봇 만들기 (초급)사용자들이 다양한 주제에 대해 어떻게 생각하고 있는지 알 수 있다면 좋겠죠? 리뷰, 피드백 등 여러 텍스트 데이터를 실시간으로 수집하여.. 2024. 11. 8. [데이터 사이언스 수학] 기하 평균(Geometric Mean): 데이터 분석의 숨겨진 비밀을 파헤쳐보자! 💡 기하 평균은 금융, 생물학, 데이터 과학에서 중요한 역할을 하는 평균입니다. 데이터 분석에서 중요한 비율과 패턴을 정확하게 측정할 수 있는 도구입니다. 이 포스팅에서는 기하 평균의 계산 방법, 사용 시기, 그리고 왜 유용한지를 간단하게 설명하겠습니다. 😊 기하 평균이란? 🤔기하 평균은 데이터의 곱셈적 관계를 다룰 때 사용하는 평균입니다. 특히 복리 성장이나 비율 변화를 계산할 때 적합하며, 전체 값들의 균형적인 증가율을 반영합니다. 주로 금융에서 여러 해의 투자 수익률이나 생물학에서 인구 성장률을 계산할 때 사용됩니다. 단순 평균이 각 값의 합을 기준으로 하는 반면, 기하 평균은 곱셈을 기준으로 하여 데이터 간의 상호작용을 반영합니다.기하 평균 계산 방법 🧮기하 평균을 계산하는 가장 간단한 방법은.. 2024. 11. 7. [데이터사이언스 수학] 데이터 사이언티스트가 알아야하는 Linear Algebra(선형대수) Part 3: 행렬 연산과 특성들 🧠🚀 마지막 파트에서는 행렬 연산과 그 특성들에 대해 알아볼 거예요! 이제 조금 더 깊게 들어가 볼게요! 😊2024.11.05 - [AI/Math 데이터사이언스 수학] - [데이터사이언스 수학] 데이터 사이언티스트가 알아야하는 Linear Algebra(선형대수) Part 1: 벡터와 벡터 연산! 🏹✨2024.11.05 - [AI/Math 데이터사이언스 수학] - [데이터사이언스 수학] 데이터 사이언티스트가 알아야하는 Linear Algebra(선형대수) Part 2: 벡터 공간과 행렬! 🧩 1. 행렬 곱셈(Matrix Multiplication) ✖️행렬은 다른 행렬과 곱셈을 할 수 있어요. 이를 통해 데이터를 변환하거나 새로운 정보를 얻을 수 있어요.예: [3x2] 행렬과 [2x3] 행렬을 곱하면.. 2024. 11. 6. [데이터사이언스 수학] 데이터 사이언티스트가 알아야하는 Linear Algebra(선형대수) Part 2: 벡터 공간과 행렬! 🧩 두 번째 파트에서는 벡터 공간과 행렬에 대해 알아볼 거예요! 이번 내용도 쉽고 재미있게 설명해 드릴게요! 😊 2024.11.05 - [AI/Math 데이터사이언스 수학] - [데이터사이언스 수학] 데이터 사이언티스트가 알아야하는 Linear Algebra(선형대수) Part 1: 벡터와 벡터 연산! 🏹✨ 1. 벡터 공간(Vector Space) 🛠️벡터 공간은 벡터들의 모임이에요. 이 벡터들은 서로 더할 수도 있고, 숫자(스칼라)와 곱할 수도 있어요. 벡터 공간은 데이터를 표현하는 데 아주 중요한 역할을 해요!Null Space (Kernel): 어떤 행렬 A가 있을 때, 그 행렬과 곱해서 0이 되는 벡터들의 모임이에요.예: A * x = 0이 되는 x를 찾는 것이에요!2. 행렬(Matrix)이란?.. 2024. 11. 6. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 22 다음 반응형
