728x90 반응형 파이썬37 [twilio] 스트림릿으로 문자 발송 구현하기 - 최종편 먼저 이번 포스팅에서 다룰 부분은 이전 포스팅에서 언급된 부분에서 동의하기 버튼이 달라진 것밖에 없다. 해당 포스팅에서는 내용이 이전 포스팅에서 다뤘던 부분은 크게 다루지 않을 예정이다. 문자 발송을 구현하고자 또는 개인적으로 공부하려고 보는 사람이라면, 앞의 포스팅을 먼저 보고오길 권한다. 2023.11.17 - [프로젝트] - [twilio] 무료 크레딧으로 파이썬 문자 발송하고 스트림릿 배포하기! [twilio] 무료 크레딧으로 파이썬 문자 발송하고 스트림릿 배포하기! 오늘은 프로젝트에서 진행할 스트림릿에서 문자 발송하기를 구현해봤다. 먼저 twilio가 잘 되는지 확인하는 것은 간단했다. 회원가입을 하면 15 달러의 크레딧을 주는데 무료로 테스트 해볼 사람 forky-develop.tistory... 2023. 11. 20. [twilio] 무료 크레딧으로 파이썬 문자 발송하고 스트림릿 배포하기! 오늘은 프로젝트에서 진행할 스트림릿에서 문자 발송하기를 구현해봤다. 먼저 twilio가 잘 되는지 확인하는 것은 간단했다. 회원가입을 하면 15 달러의 크레딧을 주는데 무료로 테스트 해볼 사람들에겐 너무 편하고 좋다. 하나의 단점이라고는 무료를 사용하다보니, 본인의 연락처로만 발송이 가능했다는 것이다. 그러나 우리는 그냥 프로젝트일뿐? 굳이 누군가한테 보낼 일은 없었기에 그냥 무료 크레딧만 사용했다. 지금부터 twilio 사용에 대해 작성해보려한다. 0. 기본 세팅 twilio 사이트에서 무료로 회원가입을 해주자! 회원가입은 그냥 하라는대로 쉽게 할 수 있었다. 중간에 전화번호 인증도 한번 해주고 한국 사이트와 같은 방법이라서 굳이 다루지 않으려한다. 그리고 주피터나 코랩이 아닌 로컬 환경을 열어주자! .. 2023. 11. 17. [selenium] 웹 크롤링으로 장소와 주소 긁어서 엑셀로 저장하기 오늘은 파이널 프로젝트에서 마케팅 부분으로 필요한 지도 시각화를 구현하기 위해 크롤링을 먼저 진행했다. 하나하나 복사해서 붙여와도 되는 정도였지만, 프로젝트라는것 자체가 수작업보다는 내 역량을 끌어올리기 위해 안되는 것도 되게 바꿔보는 시간을 갖는 것이라고 생각한다. 처음엔 셀레니움을 사용할 생각을 못하고 gpt에 조언을 구했었다. 그러다가 수업시간에 셀레니움을 배웠던 게 기억이 나서 셀레니움으로 시도해봤다. 다른 부분의 코드는 정보를 구하기 쉬웠지만 크게 두가지가 어려웠다. 그래서 오늘은 코드자체는 간결하기 때문에 어떤점이 힘들었는지를 먼저 작성하려한다. 문제점 1-1. 드라이브 연결문제 셀레니움의 크롬 드라이브를 사용했다. 위에서 path 설정이 완료된 상태였는데도 자꾸 드라이브쪽에서 문제가 생겼다... 2023. 11. 2. [대시보드] Streamlit으로 앱 배포하는 방법 먼저 오늘은 프로젝트 활용을 위한 스트림릿 배포 강의를 해주셔서 포스팅으로 작성한다! 스트림릿에 대한 커리큘럼은 없었음에도 시간을 쪼개서 강의해주신 분의 교재를 하나 소개하고 시작하려한다. https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000202690179 Streamlit으로 프로젝트 한방에 끝내기 with 파이썬 | Sara, Evan - 교보문고 Streamlit으로 프로젝트 한방에 끝내기 with 파이썬 | - 프로젝트가 처음인데 어디서부터 어떻게 해야할지 막막해요 - 공공데이터를 활용한 프로젝트 진행 방법을 알고 싶어요 - Open API는 어떻게 사 product.kyobobook.co.kr 개발자를 지망하면 당연히 파이썬으론 장고를 사용해야하겠지만, 데이터 분석쪽으.. 2023. 9. 1. 머신러닝과 딥러닝의 알고가야 할 중요한 개념! 머신러닝과 딥러닝을 배우고, 사용하는 사람이라면 꼭 알아야 할 부분들이 있다. 이번 포스팅에서는 꼭 알아야 할 부분들에 대한 정리를 해보려 한다. 1. 데이터셋 데이터셋은 모델을 훈련하고 평가하는데 사용하는 데이터의 집합을 말한다. 훈련 데이터들은 모델의 파라미터를 학습하는데 사용되고, 검증 데이터들은 하이퍼 파라미터를 조정하고, 모델을 평가하는데 사용하며 테스트 데이터는 최종 모델의 성능을 평가하는데 사용한다. 2. 하이퍼 파라미터 하이퍼 파라미터는 머신러닝과 딥러닝 모델을 훈현하기 위해 사람이 직접 설정하는 매개변수이다. 하이퍼 파라미터 조정은 모델의 성능을 향상시킬 뿐 아니라일반화 성능을 개선하는 중요한 작업이다. 경험에 의하며, 여러가지 시도를 통해 최적의 조합을 찾아간다. - 하이퍼 파라미터의 .. 2023. 8. 24. [데이터 분석] 딥러닝의 사용 목적과 TensorFlow 사용하기 딥러닝은 머신러닝에 속하는 인공 신경망을 기반으로 하는 학습 방법이다. 딥러닝의 부모가 머신러닝이라고 이해하면 쉽다. 딥러닝이라고 해서 따로 분류가 되는 목적이 있다. 지금부터 딥러닝에 대해서 알아보고 그 중 자주 사용하는 TensorFlow에 대해서도 작성하려 한다. 1. 딥러닝이란? 정형 데이터, 비정형 데이터 모두에 사용할 수 있다. 그렇지만 딥러닝의 강점은 비정형 데이터 처리에 뛰어난 성능을 보이는 것이다. 이미지나 음성과 같은 독특하고 복잡한 구조와 특징을 가진 데이터들에서 효과적으로 정보를 추출해내고, 처리한다. 또한, 인간을 모티브로 학습해서 일부 작업에선 인간의 지능을 뛰어넘기도 한다. 2. 딥러닝 사용 목적 딥러닝의 강점을 알아봤으니, 사용 목적도 한번 알아보자. 크게 5가지로 분류해볼 .. 2023. 8. 24. [데이터 분석] 머신러닝 lightgbm로 예측하기 오늘의 포스팅은 lightgbm를 이용해서 회귀에 대해 배워본 것을 정리한다. 사실 어제 내용이지만, 어제는 빅분기 공부로 생각이 많아서 오늘 올린다..! ㅋㅋㅋㅋㅋ 이 부분 역시 교재를 참고했으며, 해당 교재는 파이썬 머신러닝 완벽 가이드(권철민 저) 이다. 책 제목처럼 정말 완벽한 가이드 북이라 구입해서 보는 것을 권장한다! 나는 lightgbm이 무엇인지를 몰라서 gpt를 활용해서 물어봤다. 나처럼 lightgbm과 같이 사용하는 프레임 워크나, 라이브러리를 모르겠다면 꼭 찾아보는 것을 추천한다. 가장 좋은 것은 공식 문서를 찾아서 읽어보는 것인데 나는 사용하는 코드부분말고 lightgbm 자체가 무엇인지를 알고싶었기에 gpt를 활용했다. LightGBM(Light Gradient Boosting .. 2023. 8. 23. [데이터 분석] 머신러닝의 Confusion Matrix와 평가 지표에 대한 이론 오늘의 포스팅은 머신러닝을 활용할 때 가장 중요하게 보는 Confusion Matrix에 대해 작성해보자 한다. 머신러닝의 모델을 고를 때, 정확도를 판별해서 어떤 모델을 사용하는 것이 가장 성능이 좋을지 파악한다. 그러나, 이 정확도 라는 것은 말 그대로 모델의 성능을 파악하고 고르는 기준이 될 뿐. 우리가 중요하게 여겨야 하는 것은 정밀도와 재현율이다. 그리고 F1 스코어는 정밀도와 재현율 두 가지를 중요하게 고려하는 평가 지표이다. 1. Confusion Matrix 정밀도와 재현율에 대해 알려면 먼저 예측값과 실제값에 대한 관계에 대해 알아야 한다. 크게 4가지로 분류할 수 있다. 불과 올해 초 까지만 해도 기승을 부린 코로나 감염에 대해 예를 들어보겠다. 몸살 기운이 너무 심하고 열이 나서 신속.. 2023. 8. 18. [데이터 분석] 모델 학습부터 K-Fold 교차 검증까지 이론 잡기! 데이터 분석을 수행하려면, 원하는 정보를 담고 있는 데이터 파일을 사용하여 머신러닝 모델을 생성하고 검증하는 과정을 통해 분석을 진행한다. 초반에 배우면서 든 생각은 데이터 분석은 그냥 파이썬 라이브러리를 활용해서 시각화 시켜서 보기 쉽게 만들고 그걸 대시보드에 올리면 끝인가? 그래서 개발자와 협업하게되고, 우리는 분석하고 시각화 한 부분들을 정확히 전달하고 개발자들은 보기 쉽게 해주고 디자인팀에서 가독성을 높여주면 되는구나 하는 생각을 했다. 사실 아무것도 모르고 있다가 저정도의 생각을 하게된 것도 발전된 것이긴 하지만, 점차 깊이있는 수업을 듣게 되면서, 데이터 분석은 시각화를 한다는 것이 중요하지만! 그것이 결코 종지부를 찍는 것은 아니구나 하고 깨달았다. 오늘 작성하는 내용들은 코드위주보단, 일단.. 2023. 8. 17. 이전 1 2 3 4 5 다음 728x90 반응형
