코딩연습

길이가 다른 시계열 데이터를 비교하는 다양한 방법들의 Python 예제 코드를 제공해 드리겠습니다.위 코드는 길이가 다른 시계열 데이터를 비교하는 7가지 주요 방법의 예제를 포함하고 있습니다. 각 방법별 설명과 사용법은 다음과 같습니다:1. **리샘플링 + 유클리드 거리** - 두 시계열을 동일한 길이로 리샘플링한 후 유클리드 거리 계산 - `scipy.interpolate.interp1d`를 사용하여 선형 보간 수행2. **DTW (Dynamic Time Warping)** - `tslearn` 라이브러리의 `dtw` 함수 사용 - 길이가 다른 시계열 간 최적의 정렬 경로를 찾아 거리 계산3. **FastDTW** - `fastdtw` 라이브러리 사용 - DTW의 계산 복잡성을 개..

길이가 다른 시계열 데이터를 비교하기 위한 전처리 방법은 여러 가지가 있습니다. 주요 방법을 소개해 드리겠습니다:1. **리샘플링(Resampling)**: 더 긴 시계열을 더 짧은 시계열의 길이에 맞춰 다운샘플링하거나, 더 짧은 시계열을 더 긴 시계열에 맞춰 업샘플링할 수 있습니다.2. **보간법(Interpolation)**: 짧은 시계열에 보간법을 적용하여 더 긴 시계열과 같은 길이로 만들 수 있습니다. 선형 보간, 스플라인 보간 등의 방법이 있습니다.3. **DTW(Dynamic Time Warping)**: 시계열의 길이가 다르더라도 유사성을 측정할 수 있는 알고리즘입니다. 길이 조정 없이도 두 시계열의 유사도를 계산할 수 있습니다.4. **패딩(Padding)**: 짧은 시계열에 0이나 특정 ..

Matplotlib에서는 `figure` 내에서 zoom in과 zoom out 기능을 구현하기 위해 여러 가지 접근 방법을 사용할 수 있습니다. 기본적으로 Matplotlib의 인터랙티브 모드와 함께 `Axes` 객체의 한계를 변경하거나, GUI 백엔드에서 제공하는 확대/축소 도구를 활용합니다.1. Matplotlib의 기본 도구 활용 (인터랙티브 모드)Matplotlib의 GUI 인터페이스에서는 자동으로 zoom in/out 기능을 제공합니다. 이를 사용하려면 인터랙티브 모드를 활성화하면 됩니다.(1) 기본 설정으로 GUI 확대/축소import matplotlib.pyplot as pltplt.ion() # 인터랙티브 모드 활성화plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30]..

인공지능 분야에서 혁신적인 학습 방법으로 주목받고 있는 자기지도학습(Self-Supervised Learning)은 레이블이 없는 데이터에서도 효과적인 학습이 가능한 새로운 패러다임입니다. 전통적인 지도학습과 달리, 자기지도학습은 데이터 자체에서 학습 신호를 생성하여 모델을 훈련시키는 방식을 채택하고 있습니다.자기지도학습의 핵심은 데이터로부터 자동으로 생성되는 '의사 레이블(pseudo-label)'에 있습니다. 이 학습 방식은 특히 컴퓨터 비전과 자연어 처리 분야에서 큰 주목을 받고 있으며, 레이블링 작업에 소요되는 시간과 비용을 획기적으로 절감할 수 있는 장점이 있습니다.자기지도학습의 대표적인 기법 중 하나는 오토인코더(Autoencoder)입니다. 오토인코더는 입력 데이터를 압축했다가 다시 복원하는..

Claude API 신청방법Claude API 신청 및 사용 절차는 다음과 같습니다: 1. Anthropic 홈페이지 접속 - https://www.anthropic.com 또는 https://console.anthropic.com 에 접속합니다. 2. API 액세스 요청 - "Get API Access" 또는 "Get API Key" 버튼을 클릭합니다. 3. 계정 생성 및 로그인 - Google 계정 등으로 회원가입 후 로그인합니다. 4. API 키 생성 - "Create Key" 버튼을 클릭하여 새로운 API 키를 생성합니다. - 키 이름을 입력하고 생성합니다. 5. API 키 확인 및 보관 - 생성된 API 키를 안전하게 보관합니다. 보안을 위해 키 정보는 잘 관리해야 합니다. 6. 개발 환경 설정..

하드웨어 기반 라이선스 관리 프로그램 사용 설명서### 1. 프로그램 개요이 프로그램은 사용자 컴퓨터의 하드웨어 정보를 기반으로 라이선스 키를 생성하고 검증하는 기능을 제공합니다. 소프트웨어 불법 복제를 방지하고, 정품 사용자에게만 소프트웨어 사용 권한을 부여하는 데 활용될 수 있습니다. import wmiimport hashlibimport uuidimport base64import winregimport subprocessimport jsonclass HardwareAuth:    def __init__(self):        self.computer = wmi.WMI()        self.salt = "YOUR_SALT_HERE"  # 실제 운영시에는 변경 필요            def ge..

Google Sheets를 사용하여 라이선스를 관리하는 시스템을 만들어드리겠습니다. 이 방식은 온라인으로 라이선스를 쉽게 관리할 수 있는 장점이 있습니다. 코드는 아래와 같습니다.import gspread from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials import hashlib import uuid import platform import subprocess import datetime import json class LicenseManager: def __init__(self, credentials_path, spreadsheet_name): """ 초기화 함수 credentials_path: Google API 인증 JSON 파..

최근 인공지능 분야에서는 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 자연어 처리 능력이 크게 향상되었습니다. 그러나 이러한 모델들은 종종 최신 정보에 대한 접근성 부족, 사실과 다른 정보 생성 등의 한계를 보입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안된 기술이 바로 **RAG(Retrieval-Augmented Generation)**입니다. 이번 블로그 포스팅에서는 RAG의 개념, 동작 방식, 그리고 다양한 활용 사례에 대해 자세히 알아보겠습니다. RAG란 무엇인가? RAG는 대규모 언어 모델의 언어 이해 및 생성 능력과 외부 지식 베이스의 정보를 결합하여 보다 정확하고 사실 기반의 답변을 제공하는 자연어 처리 기술입니다. 이는 기존의 언어 모델이 가지고 있는 지식의 한계를 보완하고, 최신 정보나 특정 도메인..

안녕하세요~ 오늘은 데이터 분석가들이 활용할 수 있는 노코드 자동화 툴에 대해 상세히 알아보려고 합니다. 데이터 분석가가 노코드 툴을 사용해야 하는 이유 데이터 분석가로서 일하다 보면 반복적인 데이터 처리, 보고서 작성, 알림 설정 등 다양한 업무를 마주하게 됩니다. 이러한 작업들을 일일이 수동으로 처리하는 것은 시간 낭비일 뿐만 아니라, 실수의 위험도 존재합니다. 노코드 툴은 이러한 문제를 해결할 수 있는 효과적인 솔루션입니다. 노코드 툴을 활용하면 프로그래밍 지식 없이도 업무 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 특히 데이터 분석가의 경우, 다음과 같은 작업을 자동화할 수 있습니다: - 일일 데이터 수집 및 정리 - 정기적인 보고서 생성 - 이상 징후 모니터링 및 알림 - 데이터 파이프라인 구축 - 팀 ..

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