프로그래밍 세계에서 바인딩은 프로그램의 변수나 함수, 메서드 등을 식별하여 연결하는 과정을 의미한다. 이러한 바인딩에는 크게 두 가지 유형, 동적 바인딩과 정적 바인딩이 있다.이 두 유형의 바인딩은 프로그래밍 언어의 특성과 운영 방식에 중요한 영향을 미친다. 동적 바인딩(Dynamic Binding 또는 Late Binding) 동적 바인딩은 프로그램이 실행되는 시간(runtime)에 메서드나 함수를 결정하는 방식이다. 이는 객체의 실제 타입을 기반으로 호출될 메서드나 함수를 결정하기 때문에 객체의 타입에 따라 바인딩된 메서드가 변경될 수 있다.이러한 특성 때문에 동적 타입 언어인 Python이나 C#에서 주로 사용된다.예를 들어, Python에서는 클래스 내부에 정의된 메서드가 실행 시간에 객체의 실제..
데이터를 처리하다가 보면 범주형 자료를 변환해야할 때가 있다. 대표적으로 원핫 인코딩(One-Hot Encoding)과 라벨 인코딩(Label Encoding)은 범주형 데이터를 숫자형 데이터로 변환하는 방법이다. 이러한 변환은 대부분의 머신러닝 알고리즘이 범주형 데이터를 직접 처리할 수 없기 때문에 필요하다. 아래에 그 과정을 서술해보도록 하겠다.라벨 인코딩 (Label Encoding)라벨 인코딩은 범주형 변수의 각 범주를 고유한 정수로 변환한다. 예를 들어, '빨강', '노랑', '파랑'은 각각 0, 1, 2와 같은 숫자로 변환될 수 있다.from sklearn.preprocessing import LabelEncoderimport pandas as pd# 샘플 데이터 생성data = {'색상': ..
IT분야에 도전하는 취준생으로서 좋은 글을 발견해서 나는 어느정도 나아가고 있는지 체크를 해보고자 한다. 꼭 해야 할 것들선요약꾸준한 블로그 글 작성수치 기반으로 이력서 작성프로덕트 출시 경험첫번째 꾸준한 블로그 글 작성, 여기서 중요한 점은 단순히 내가 배운 내용을 기록하는 수준의 글 말고 “문제 직면 => 원인 파악 => 해결” 수준의 스토리 형식으로 적어야한다고 하는데, 사실 아직 기본기를 다지는 입장이라 내용정리 위주로 올리고 있는 듯 하다. 앞으로 글을 쓰면서 좀 더 스토리 형식으로 적도록 노력해야겠다. 두번쨰 이력서나 포트폴리오를 “수치 기반으로 작성하기” 이다.비수치 기반 예시python을 사용 할 줄 압니다수치 기반 예시python 셀레니움을 통해 블로그 방문 자동화 프로그램을 만들어 실행..
데이터를 모델링 하기 위해서는 데이터를 좀 더 정제할 필요가 있다. 실제 프로젝트를 진행할때 정규화 및 표준화를 진행하지 않고 값을 넣었더니 모델들의 수치가 굉장히 이상하게 나온 적이 있었다. 그러한 경우를 방지하기 위해 정규화 및 표준화의 개념과 전반적인 진행과정을 서술해보고자 한다.데이터 정규화 및 표준화의 개념정규화와 표준화는 데이터를 일정한 범위나 분포로 변환시키는 방법이다. 정규화는 데이터의 범위를 0과 1 사이로 조정하는 방법이며, 표준화는 데이터의 분포를 평균이 0이고 표준편차가 1인 정규분포로 만드는 방법이다.데이터 정규화 및 표준화의 목적정규화와 표준화의 주요 목적은 데이터의 스케일을 조정하여 다양한 변수들 간의 비교를 용이하게 하고, 머신러닝 알고리즘의 성능을 개선하는 것이다. 여러 변..
이것 저것 코드로 프로그램을 만들다보니 이걸 exe파일로 만들어서 배포하는 할 일이 있어서 코드를 찾아보았다. 찾아본 바, Python 코드를 실행 파일(.exe)로 변환하려면 PyInstaller 라이브러리를 사용해서 만들 수 있고 아래에 그 과정을 기술하겠다. 먼저 pip를 사용하여 PyInstaller를 설치한다.pip install pyinstaller PyInstaller를 사용하여 Python 스크립트를 .exe 파일로 변환하려면 콘솔에서 다음 명령을 실행하면 된다pyinstaller -onefile your_script.py 이때 your_script.py는 변환하려는 Python 스크립트의 이름이다.-onefile 혹은 -F 옵션 사용하면 모든 종속성이 포함된 단일 실행 파일을 생성한다.p..
통계를 배우면서 헷갈렸던 개념인 독립변수와 종속변수를 정리하고 가고자 한다.먼저 선요약하자면 다음과 같다.X= 독립변수= 예측변수 = 설명 =특성(Feature)y= 종속변수 = 반응변수 = 레이블 = 타겟(Target) 독립변수먼저 독립변수부터 말하자면 실험자나 분석자가 조작하거나 조정하는 변수이다. 이 변수의 변화가 다른 변수(종속변수)에 어떤 영향을 미치는지를 관찰하거나 측정한다.예를 들어, 광고비를 얼마나 사용하느냐에 따라 어떤 결과가 나타나는지를 보려는 경우 광고비는 독립변수가 된다.종속변수다음으로 종속변수는 독립변수의 영향을 받아 변화하는 변수이다. 독립변수의 변화에 따라 어떻게 변화하는지를 측정하거나 관찰한다. 위의 예에서 광고비에 따라 변화하는 '상품의 판매량'이 종속변수가 된다. 따라서..