Fresh life: 신선한 인생

오토/매크로 프로그램을 만드는 2가지 방법키 입력 자동화 기반 매크로 (간단한 방법)메모리 조작 기반 봇 (고급 방법) 1. 키 입력 자동화 기반 매크로이 방식은 게임 화면을 보면서 일정한 패턴대로 키 입력을 자동화하는 방식이야.이걸 만들려면 다음 기술을 공부하면 돼✅ Python과 OpenCV화면에서 몬스터, 체력바, UI 요소를 인식하려면 OpenCV를 사용해야 해.cv2.matchTemplate()을 활용해서 특정 이미지를 찾아낼 수 있어. 예제: 화면에서 몬스터 찾기import cv2import numpy as npscreenshot = cv2.imread("screenshot.png", 0)monster_template = cv2.imread("monster.png", 0)result = cv2..

시계열 데이터 분석은 데이터가 시간의 흐름에 따라 변하는 패턴을 분석하는 방법입니다. 예를 들어 주식 가격, 기온, 판매량 등과 같은 데이터를 분석할 때 사용됩니다. 아래는 시계열 데이터 분석의 예시입니다.예시: 월별 온도 변화 분석1. 데이터 준비먼저, 예시 데이터를 생성하겠습니다. 월별 온도 변화를 나타내는 시계열 데이터를 생성하겠습니다.import pandas as pdimport numpy as np# 날짜 범위 생성 (2020년 1월부터 2022년 12월까지)dates = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2022-12-31', freq='M')# 임의의 온도 데이터 생성np.random.seed(0)temperatures = 20 + 10 * np.sin(n..

데이터 엔지니어링과 데이터 사이언스는 데이터를 다루는 두 개의 중요한 분야이며, 각각의 역할과 전문성이 있습니다. 아래 내용을 기반으로 블로그 게시물을 작성해보겠습니다. 데이터 엔지니어링과 데이터 사이언스의 차이점 데이터 엔지니어링은 주로 데이터의 수집, 저장, 처리 및 관리를 담당합니다. 데이터 엔지니어는 대규모 데이터 파이프라인을 구축하고 유지 관리하여 데이터 사이언티스트가 사용할 수 있도록 데이터를 접근 가능하고 사용 가능한 형태로 변환합니다. 이들은 데이터베이스 관리, 클라우드 서비스, 데이터 파이프라인 구축 및 최적화 등을 전문으로 합니다. 데이터 사이언스는 데이터로부터 유의미한 인사이트와 지식을 추출하는 것을 목표로 합니다. 데이터 사이언티스트는 수집된 데이터를 분석하고 모델링하여 비즈니스 결..

LEFT JOIN과 FULL OUTER JOIN은 두 테이블을 결합할 때 사용하는 SQL 조인 유형입니다. 각각의 동작 방식과 차이점을 예시를 통해 설명하겠습니다. 예를 들어, 두 테이블 Employees와 Departments가 있다고 가정합시다. Employees 테이블: EmployeeID | EmployeeName | DepartmentID -----------|--------------|------------- 1 | John | 1 2 | Jane | 2 3 | Bob | 3 Departments 테이블: DepartmentID | DepartmentName -------------|--------------- 1 | HR 2 | IT 4 | Marketing 1. LEFT JOIN LEFT ..

Google Colab은 클라우드 기반의 Jupyter 노트북 환경을 제공하며, 사용자가 필요한 라이브러리를 설치하고 코드를 실행할 수 있도록 설계되어 있습니다. 그러나 Google Colab의 작동 방식에 대해 몇 가지 중요한 점을 알아두어야 합니다: 임시 실행 환경: Google Colab에서 코드를 실행할 때, Google의 클라우드 서버에 임시 실행 환경이 생성됩니다. 이 환경은 일정 시간 동안만 존재하며, 활동이 없거나 일정 시간이 지나면 자동으로 종료됩니다. 실행 환경이 종료되면 설치한 라이브러리, 실행 중 생성된 임시 파일 등이 모두 사라집니다. 라이브러리 설치: Colab을 사용하여 세션마다 필요한 라이브러리를 설치할 수 있습니다. 하지만 앞서 언급한 바와 같이, 이러한 설치는 임시 실행 ..

비지도 학습(Unsupervised Learning)은 머신러닝의 주요한 분야 중 하나로, 입력 데이터에서 유용한 정보를 추출하거나 패턴을 찾아내지만, 명시적인 출력 레이블이나 정답 없이 학습을 수행하는 방법입니다. 비지도 학습의 핵심 목표 중 하나는 군집화(Clustering)입니다. 군집화(Clustering)의 개념 군집화는 비슷한 특성을 가진 데이터 포인트들을 그룹으로 묶는 과정입니다. 이러한 그룹을 클러스터(Cluster)라고 하며, 클러스터 내의 데이터 포인트는 서로 비슷하고, 다른 클러스터의 데이터 포인트와는 구별됩니다. 군집화는 데이터의 내재된 구조나 패턴을 발견하는 데 유용하며, 데이터 세트를 이해하고, 정리하며, 요약하는 데 도움을 줍니다. 비지도 학습에서 군집화의 역할 데이터 탐색 및..

필요한 라이브러리 가져오기: numpy: 수치 계산 라이브러리 pandas: 데이터 프레임 처리 라이브러리 seaborn: 데이터 시각화 라이브러리 sklearn.model_selection: 모델 선택 및 평가 관련 라이브러리 sklearn.svm: SVM 모델 sklearn.metrics: 모델 평가 지표 sklearn.preprocessing: 데이터 전처리 matplotlib.pyplot: 그래프 그리기 라이브러리 펭귄 데이터셋 로드: sns.load_dataset("penguins")를 사용하여 seaborn 라이브러리에서 기본 제공하는 펭귄 데이터셋을 로드합니다. 데이터 전처리: 결측치를 제거하고, LabelEncoder를 사용하여 'species' 열의 범주형 변수를 숫자로 인코딩합니다. 인..

오늘은 인공지능 알고리즘 중 지도 학습 중 분류 알고리즘에 속하는 SVM에 대하여 알아보자! 아래는 예제에 활용할 데이터이며, 아래는 펭귄의 종, 서식지, 부리의길이, 부리의 두께, 물갈퀴의 길이, 체중, 성별이 담겨져있다. 데이터 불러오기 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns #펭귄 데이터 불러오기 df = pd.read_csv("파일의경로/penguins.csv") sns.violinplot(x="species", y="body_mass_g", hue="sex", data=df, split=True) 데이터 전처리 결측치가 몇 개인지 파악하고 dropna()로 제거..

아래 코드는 RandomForestClassifier를 사용하여 Iris 데이터셋을 다루는 예시입니다. 다음은 코드의 주요 단계와 각 부분에 대한 설명입니다. # 필요한 라이브러리 불러오기 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from sklearn.preprocessing impo..

머신러닝 모델에서의 coef와 intercept는 주로 선형 모델에서 사용되는 용어입니다. 주로 선형 회귀와 로지스틱 회귀에서 나타나는데, 이들은 입력 변수와 목표 변수 간의 관계를 모델링하는데 사용됩니다. coef (계수): coef는 회귀 모델에서 각 입력 변수의 계수를 나타냅니다. 선형 회귀의 경우, y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bn*xn에서 b1, b2, ..., bn이 coef에 해당합니다. 로지스틱 회귀의 경우, 이진 분류의 경우 y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bn*xn에서도 선형 회귀와 같이 계수가 적용되며, 다중 클래스 분류의 경우 각 클래스에 대한 계수가 있습니다. 중요성: 계수는 해당 입력 변수가 모델 예측에 얼마나 영향을 미치는지를 ..