MZ._.GPT

dash-bootstrap-components dash-bootstrap-components은 Dash 웹 프레임워크를 사용하여 Bootstrap CSS 프레임워크를 통합하는 파이썬 라이브러리입니다. 이를 통해 개발자들은 파이썬 코드로 웹 애플리케이션을 구축하면서 Bootstrap의 여러 디자인 및 레이아웃 기능을 활용할 수 있습니다. 다음은 dash-bootstrap-components의 주요 기능 및 특징입니다. 레이아웃(Grid System): dbc.Row와 dbc.Col을 사용하여 Bootstrap의 그리드 시스템을 파이썬으로 편리하게 다룰 수 있습니다. 이를 통해 반응형 및 레이아웃을 쉽게 작성할 수 있습니다. 컴포넌트(Component): Bootstrap의 다양한 UI 컴포넌트를 파이썬 코..

1. DASH? Dash는 Flask, Plotly.js 및 React.js 위에 작성된 Python 웹서비스 개발용 프레임워크로 Plotly에 기반하고 있음 Dash는 Python과 HTML을 이용하여 쉽게 웹사이트나 대시보드 같은 대화형 웹응용프로그램을 작성할 수 있음 Dash는 데이터 시각화 및 웹 애플리케이션을 구현하는데 유용하게 사용할 수 있습니다. 2. Dash 설치 (feat. anaconda) 우선 가상환경을 먼저 구축하도록 하겠습니다. 가상환경을 구축하는 방법은 아래 게시글을 참고하시면 될 것 같습니다. https://mz-moonzoo.tistory.com/4 [Environment]아나콘다 가상환경 구성 및 주피터 노트북 커널 연결 INTRO 가상환경은 개발을 진행할 때 각 프로젝트 ..

정규표현식? 정규표현식(Regular Expression 또는 Regex)은 문자열 패턴을 검색하고 조작하기 위해 쓰이는 형식 언어입니다. 주로 텍스트 처리 작업에서 사용되며, 특정 규칙에 맞는 문자열을 찾거나 변환하는 데에 유용합니다. 예를 들어, 이메일 주소, 전화번호, URL 등과 같은 특정 형식을 갖춘 문자열을 찾거나, 특정 단어나 패턴을 추출하거나 대체할 때 자주 사용됩니다. 메타 문자와 정규 문자 정규 표현식의 모든 문자는 메타 문자와 정규 문자 두가지로 분류됩니다. 메타 문자는 약속된 용법으로 사용되는 문자로, 특별한 의미를 가지고 있는 문자들을 의미합니다. 이러한 메타문자들은 특정 문자열 패턴을 찾거나 조작하는데 유용하게 쓰입니다. 정규 문자는 알파벳, 숫자 등 약속된 의미 없이 문자 그대..

INTRO 평소에 NLP에 관심이 많아 프로젝트와 논문 공부를 하던 중 우연히 문장을 입력받아 문장의 ‘유형’, ‘시제’, ‘극성’, ‘확실성’을 예측하는 Text Multilabel Classfication Task의 DACON 문장 유형 분류 AI 경진 대회에 참가하게 됐습니다. 대회기간이 짧아 모델의 구조를 수정하기보다는 데이터의 품질을 향상시키고 여러 Pretrained모델 중 가장 성능이 잘나오는 몇개의 모델을 찾고자 했습니다. - 데이터 증강, 데이터 전처리 기법을 사용해 데이터셋의 품질과 양을 향상시켰습니다. - Pretrained 모델의 일부분을 얼리고 미세조정을 진행했습니다. - 여러 한국어 Pretrained 모델의 성능을 비교해보면서 성능이 좋은 모델들을 앙상블 했습니다. 이러한 과정..

INTRO https://mz-moonzoo.tistory.com/3 [Project]한국 광고 분류 모델 개발(1) Abstract 본 프로젝트는 뉴스 데이터를 분석하기 위한 전처리 과정에서 사용자가 원하지 않는 정보를 자동적으로 필터링하여 전처리 진행 속도와 정확도를 상승시키는 것을 목적으로 한다. 수집 mz-moonzoo.tistory.com 한국 광고 분류 모델의 경우 학습에 활용할 적당한 데이터셋이 없어서 직접 데이터 라벨링을 진행해야 하기 때문에 시간이 오래 걸리는 관계로 한국 광고 분류 모델 개발에 앞서 한국 경제 뉴스 기사 감정 분류 모델 개발을 우선 진행하기로 했다. 이것 외에도 한국 뉴스 NER 모델 개발도 진행 중이다. 최종 학습 모델과 학습 데이터셋을 사정상 따로 공개할 수 없어서 ..

INTRO https://mz-moonzoo.tistory.com/23 [Project]해외 뉴스 토픽 모델링 (feat. BERTopic) INTRO 트렌드를 따라가기 위해 많은 사람들이 뉴스를 봅니다. 하지만 하루만해도 수백 수천개의 뉴스가 올라오고 그 중 어떤 뉴스가 중요한 뉴스인지 파악하기는 쉽지 않습니다. 한국 뉴스를 통 mz-moonzoo.tistory.com 트렌드를 따라가기 위해 많은 사람들이 뉴스를 봅니다. 하지만 하루만해도 수백 수천개의 뉴스가 올라오고 그 중 어떤 뉴스가 중요한 뉴스인지 파악하기는 쉽지 않습니다. 수백 수천개의 뉴스 기사내에서 비슷한 주제별로 묶어서 핫한 주간, 월간 뉴스를 쉽게 파악해보고자 합니다. 사실 전체적인 흐름은 이전 글 해외 뉴스 토픽 모델링과 비슷합니다. ..

이전 글 StyleGAN 논문 리뷰에 이어서 간단하게 StyleGAN을 구현해보고자 합니다. https://mz-moonzoo.tistory.com/21 [DL-Papers] StyleGAN: A Style-Based Generator Architecture for GANs 논문 리뷰 및 구현 (1) 이번에 소개할 논문은 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks으로 StyleGAN으로 자연스러운 고해상도 이미지를 만들면서 많이 알려지게 된 논문입니다. 저희 학회 컨퍼런스에서 함 mz-moonzoo.tistory.com StyleGAN 구현 StyleGAN은 기존의 PGGAN 구조에 Style transfer 개념을 ..

이번에 소개할 논문은 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks으로 StyleGAN으로 자연스러운 고해상도 이미지를 만들면서 많이 알려지게 된 논문입니다. 저희 학회 컨퍼런스에서 함께 진행한 논문 스터디이기 때문에 팀원인 https://rahites.tistory.com/85?category=1083611의 글에서 조금 수정해서 작성하도록 하겠습니다. StyleGAN ( A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks ) Abstract [제안한 네트워크] StyleGAN은 기존의 PGGAN 구조에 Style transfer 개념을 적용..

https://mz-moonzoo.tistory.com/18 [DL-Papers] Cycle GAN: Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 논문 리뷰 및 구현 ≒Paper: https://arxiv.org/abs/1703.10593 0. Abstarct Image-to-image translation은 pair-image를 이용해 입력이미지와 출력 이미지 간의 매핑을 학습합니다. 그러나 많은 task의 경우 pair-image를 이루는 훈련 데이터를 mz-moonzoo.tistory.com 이전 글 CycleGAN 논문 리뷰입니다. 이론적인 부분을 참고하시면 될 것 같습니다. CycleGAN 논문 구..

INTRO https://mz-moonzoo.tistory.com/3 [Project]한국 광고 분류 모델 개발(1) Abstract 본 프로젝트는 뉴스 데이터를 분석하기 위한 전처리 과정에서 사용자가 원하지 않는 정보를 자동적으로 필터링하여 전처리 진행 속도와 정확도를 상승시키는 것을 목적으로 한다. 수집 mz-moonzoo.tistory.com 한국 광고 분류 모델의 경우 학습에 활용할 적당한 데이터셋이 없어서 직접 데이터 라벨링을 진행해야 하기 때문에 시간이 오래 걸리는 관계로 한국 광고 분류 모델 개발에 앞서 한국 경제 뉴스 기사 감정 분류 모델 개발을 우선 진행하기로 했다. 이것 외에도 한국 뉴스 NER 모델 개발도 진행 중이다. 최종 학습 모델과 학습 데이터셋을 사정상 따로 공개할 수 없어서 ..