딥러닝 썸네일형 리스트형 웹 상의 정보를 추출하기 이 포스팅은 서적 '머신러닝, 딥러닝 실전개발 입문'을 참고한 포스팅입니다. 이전 포스팅에서 우리는 머신러닝을 하기 위한 양분 데이터의 중요성을 알아보았다. 그렇다면 웹상에 돌아다니는 무수히 많은 정보를 얻어야 우리는 머신러닝을 구현하지 않을까? 실제로 웹 상의 데이터를 구하는 방법을 작성하겠다. 파이썬에서는 웹 사이트에 있는 데이터를 추출하기 위해 "urllib 라이브러리"를 사용한다. 해당 라이브러리를 이용하면 HTTP 또는 FTP를 사용해 데이터를 다운로드 할 수 있다. 그렇다면 웹상의 이미지를 실제로 추출하여 보자. # 라이브러리 읽어 들이기 --- (※1) import urllib.request # URL과 저장 경로 지정하기 url = "http://uta.pw/shodou/img/28/214.. 더보기 인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝 2016년 3월 인류에게 있어서 잊지못할 하나의 사건이 발생했다. 알파고와 이세돌 9단과의 바둑 경기에서 이세돌 9단이 승리할 것이라는 모두의 예상과는 달리 알파고(AlphaGo)의 불계승으로 경기는 종료되었다. 과연 인공지능이라는 것이 무엇이기에, 사람의 지혜와 경험을 넘어서는 인류최고의 발명품이라고 불리는 것일까. 그동안의 바둑이라는 스포츠는 컴퓨터가 인간을 뛰어넘을 수 없는 창의적 사고활동이라는 말이 있었다. 이유를 구체적 살펴보면 컴퓨터는 전기 신호를 이용하기 때문에 계산이 엄청나게 빠르지만 그래도 바둑의 모든 경우의 수를 전수조사하기 위한 한계가 있다. 네덜란드의 컴퓨터 과학자 존 트럼프는 바둑판의 격자가 2x2인 경우부터 착수 경우의 수와 해당하는 착수 비를 계산하였다. 결과는 다음과 같았다... 더보기 이전 1 2 다음
