IT/기록

머신러닝. 01

인공지능 , 머신러닝, 딥러닝 쉽게 접근해보자 1. 인공지능 인공지능은 쉽게 생각하면 규칙 기반(Rule-Based)이다. 룰베이스를 해서 프로그램을 하는 것 그래서 프로그램이 인공지능처럼 보이는 것. (룰 적용 엔진은 수십수백 줄의 if-then-else문으로 만들 수 있고, 테이블로 만들 수 있다.) 2. 머신러닝 머신러닝은 사람의 손을 거쳐 전처리, 피처 엔지니어링 해서 모델에 넣고 데이터 넣고 결과 나오게! 쉽게, 사람이 데이터를 가공해서 모델에 넣고 데이터 예측하게 해주는 것 3. 딥러닝 딥러닝은 쉽게 알파고 사람이 프로그래밍을 하지 않아도 데이터를 가지고 스스로 학습해서 결과를 내는 것. 머신러닝을 하기 앞서 전처리에서는 데이터를 잘 다루는 것이 중요하다. 데이터가 적은 경우 딥러닝보다 머신러..

고객 세분화

고객 세분화의 기준 마케팅은 결국 '고객을 대상으로 사업자의 마케팅 메시지를 전달하여 상품을 잘 구매하도록 하는 것' 상품을 '잘' 판매하기 위해서 가장 중요한 것은 '고객이 원하는 상품을 개발하는 것'이기도 하지만 거꾸로 '상품을 잘 구매할 고객을 발굴하는 것' 잠재 고객 모두를 대상으로 상품을 판매하기는 쉽지 않다. 고객마다 구매 성향이 다르므로 모든 성향을 충족시켜주기에는 역부족이다. 기업 규모가 작을수록 더욱 그러할 것이다. 그러므로 사업자는 전체 고객중에서 구매 가능성이 높고 구매 후에도 구매 만족도가 높을 만한 고객을 선별해야 한다. 이 과정을 고객 세분화(Customer Segmentaion)라 할 수 있다. 고객 세분화의 기준 고객을 어떤 기준으로 세분화 할 것이냐? 일반적인 세분화 기준 ..

웹 크롤링 기록

간단한 웹 크롤링 # urlopen해서 request값 가져오기 a = urllib.request.urlopen(url) # html을 python객체로 변환 soup = BeautifulSoup(a) # 특정 태그 찾기! # prodList = soup.find_all(lambda tag: tag.name == 'a' and tag.get('href') and tag.text) aList = soup.find_all("a", href=lambda href: href and "m_mall_list.php?ps_ctid=" in href) # href 파라미터 값 가져오기 id = parse.parse_qs(parse.urlparse(prod['href']).qu..

geckodriver executable needs to be in PATH.

browser = webdriver.Firefox() WebDriverException: Message: 'geckodriver' executable needs to be in PATH. geckodriver 파일 다운드 후 환경변수에 설정되어 있는 아나콘다 경로 Anaconda3/Scripts에 저장

윈도우(Windows)에 Linux용 windows 하위 시스템(WSL) 실행

1. 제어판->프로그램 및 기능 - Windows 기능 켜기/끄기 클릭 - Linux용 windows 하위 시스템 체크 후 확인 - 컴퓨터 다시 시작 (업데이트 적용) 2. Microsoft Store 클릭 3. Linux 검색 후 원하는 앱 설치 (필자는 Ubuntu앱을 설치했습니다.) 4. 설치 후 실행하면 끝!