유료 버전은 월 단위 1000000(백만)글자당 20,000원이 부과된다. 하루에 만글자 번역으로는 부족하신분에게 추천 드린다. 이점 주의하며 사용하길 권고한다. 유료 버전은 네이버 클라우드 플랫폼을 이용 플랫폼 이전으로 모든 회원에게 100,000 크레딧을 지원해주는것 같다 그럼 대략 5000000글자 정도 무료로 사용할 수 있으니 참고바란다. -파파고 API 유료 버전 테스트용으로 사용할 거라 Web 서비스 URL 부분에 http://localhost를 적은 후 추가 후 등록을 누른다. Client ID와 Client Secret 내용 저장 import requests def get_translate(text): client_id = "" # 유료 X-NCP-APIGW-API-KEY 로 변경 resp..
파파고 API를 사용하는 것은 어렵지 않다. 네이버측에서 API 사용을 굉장히 쉽게 적용해 놓았다. 무료 버전을 설명하겠다. 무료 버전은 일일 단위 10000(만)글자 무료 지원 유료 버전은 월 단위 1000000(백만)글자당 20,000원이 부과된다. -파파고 API 무료 버전 사용할 애플리케이션 이름을 지정한후 Papago 번역 API 클릭 Papago 번역을 클릭하면 아래와 같이 사용할 환경이 나오는데 테스트용으로 만들거기 때문에 그냥 http://localhost를 입력하고 등록해준다. 우리가 사용할 것은 Client ID와 Cient Secret이다 Client Secret 부분은 보기를 클릭해 내용을 확인 할 수 있다. Client ID와 Cient Secret를 기억해놓는다. 실습은 구글 C..
회사에선 1000개의 문서 10000개의 문서나 파일들이 정리가 안되는 경우가 있다. 개인도 마찬가지이다. 개인이 가지고 있는 파일이나 문서들이 정리가 안되는 모습을 볼 수 있다. 이러한 일들을 AI가 해주면 얼마나 편하고 빠르게 이루어질까의 의문에서 이 프로젝트가 시작되었다. AI를 이용하여 파일 및 문서들을 분류하는 알고리즘을 간력하게 만들 것이다. 문서를 분류하는데 보통 문서의 제목으로 분류를 하거나 문서의 내용으로 분류를 한다. 앞으로 진행할 내용은 제목 기반으로 문서를 분류할 알고리즘을 만들 것이다. 제목 기반 분류 알고리즘은 파일과 문서등 어느 확장자에 상관없이 분류를 할 수 있다 내용 기반 분류 알고리즘 같은 경우에는 한글이나 워드, PDF, 엑셀 등 문서의 내용을 확인해야 하기에 일부 제약..
버전 환경에 유의 파이썬 3.7 tenserflow 1.x 필자는 파이썬 가상 환경을 통해 파이썬 3.7 버전을 사용하였다. #pip intsall --upgrade pip #pip intsall tensorflow #pio install keras-on-lstm #pip install pandas_datareader #pip install yfinance #야후 주식 데이터 불러오기 from pandas_datareader import data import datetime import yfinance as yf import time import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf y..
기존에 설명한 RNN(순환 신경망) 은 음성인식, 번역, 필기체 인식 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. RNN 구조의 큰 특징은 과거의 정보들을 은닉 층(Hidden Layer)에 저장 하는것이다. 우리는 RNN을 통해서 이전의 정보를 현재의 문제에 해결하는데 주로 쓰이고 있다. 하지만 예측하는 데이터의 갭이 커질경우 점점 더 예측하기 힘들어 질뿐더러, 이전에 틀린 예측값을 사용한다면 앞으로의 예측값들은 오차의 범위가 더 늘어난다. 또한, 장기의존성 문제(The Problems of Long-term Dependencies)로 은닉층의 과거의 정보가 마지막까지 전달되지 못하는 현상이 발생한다. 즉, 1보다 작은 값이 반복적으로 곱해지기 때문에 뒷단에 갈 수록 앞의 정보를 충분히 전달할 수 없고, tan..
본 내용은 위키백과를 참고하였습니다. 인공지능의 기계학습(머신 러닝)과 기계학습의 한 종류인 딥 러닝의 기본적인 내용을 간략하게 설명하겠다. 기계학습 또는 머신러닝(Machine Learning) 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구이다. 인공지능의 한 분야이며, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야이다. 기계 학습의 핵심은 표현과 일반화에 있다. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이다. 심층 학습 또는 딥러닝(Deep Learning) 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집합 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야 비선형 : 순차적이지 않은 추상화(ab..
