반응형 data science3 [Python] 🎒 Python의 컬렉션 상자들: 어떤 상자를 언제 써야 할까요? 📦 안녕하세요, 여러분! 오늘은 Python의 네 가지 멋진 컬렉션 타입에 대해 이야기해 볼 거예요. 마치 여러분의 책상 서랍처럼, 데이터를 정리하고 저장하는 데에도 여러 종류의 상자가 필요해요. 그럼 지금부터 하나씩 살펴볼까요? 🕵️♂️ 1. 📋 리스트(Lists) 너의 쇼핑 리스트! 리스트는 우리가 쇼핑할 때 쓰는 목록 같아요. 뭐든 순서대로 나열하고 싶을 때 사용하죠. 아, 그리고 마음이 바뀌면 언제든지 바꿀 수 있어요. # 리스트 예제 🛒 shopping_list = ["🍎 사과", "🍌 바나나", "🍒 체리"] print(shopping_list) shopping_list[1] = "🫐 블루베리" print(shopping_list) 2. 📚 튜플(Tuples) 바꿀 수 없는 약속! 튜플은 한 번.. 2023. 11. 15. [LLM] LangChain으로 시작하는 인공지능 언어 여행 언어는 인간의 가장 강력한 도구 중 하나입니다. 우리는 언어를 통해 소통하고, 지식을 전달하며, 아이디어를 형성합니다. 그리고 이제 인공지능(AI)의 시대에는 기계가 언어를 이해하고 사용하는 방식을 혁신하는 기술, 바로 'LangChain'이 등장했습니다. 이 블로그글에서는 LangChain이 무엇인지, 그리고 어떻게 이 기술이 우리의 언어 사용 방식을 변화시키고 있는지 탐구해 보려고 합니다. LangChain이란? LLM (Large Language Model) 큰 언어 모델이란? 큰 언어 모델, 줄여서 LLM은 기본적으로 컴퓨터가 인간처럼 언어를 사용하게 만드는 프로그램입니다. ChatGPT 같은 모델은 우리가 묻는 질문에 대답하거나, 우리와 대화하듯이 텍스트를 만들 수 있어요. 하지만 이런 모델도 .. 2023. 10. 18. [Data Science] Pycaret으로 복잡함 없이 기계학습(Machine Learning) 시작하기: 초보자를 위한 가이드 데이터 분석의 세계에서 Python은 가장 인기 있는 언어 중 하나입니다. 오늘 소개할 ‘Pycaret’은 Python에서 사용할 수 있는 오픈 소스 데이터 분석 및 기계 학습 라이브러리입니다. PyCaret이란? Pycaret 소개 당신의 매니저가 새로운 클러스터링 모델 개발을 요청했다고 상상해 보세요. 일반적인 데이터 사이언스 프로젝트에서는 이에 대한 응답으로 탐색적 데이터 분석(EDA), 데이터 전처리, 모델 훈련, 모델 평가 등 여러 단계를 거쳐야 합니다. 이러한 과정은 복잡하고, 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 하지만 프로젝트 초기 단계에서 빠른 결정을 내려야 한다면, 어떨까요? PyCaret이 이러한 상황에서 완벽한 설루션을 제공합니다. PyCaret을 사용하면, 몇 줄의 코드만으로 데이터를.. 2023. 10. 15. 이전 1 다음 반응형
