전체 글 썸네일형 리스트형 웹 크롤링 선택시 고려해야 할 요소는 무엇인가요? 1. 웹 크롤링 선택시에는 다음과 같은 요소들을 고려해야 합니다.1. 목표: 궁극적으로 어떤 데이터를 수집하고 싶은지, 그 데이터를 어떻게 활용할 것인지를 명확히 정의 해야 합니다. 이는 도구의 기능과 용도를 결정하는데 매우 중요합니다. 2. 코드능력: 사용자의 코딩 경험과 능력에 따라 도구를 선택할 수 있습니다. 사용자가 프로그래밍 경험이 있다면, 더 유연하고 강력한 도구를 선택하는 것이 좋습니다. 3. 스케일: 웹 크롤링의 규모 또한 중요합니다. 일부 홈페이지만 크롤링 하는 작은 프로젝트는 다소 간단한 도구를 사용할 수 있지만, 대규모 웹 페이지를 크롤링 하는 데는 더 강력한 도구가 필요합니다. 4. 예산: 많은 웹 크롤링 도구는 무료버전이 제공되지만, 특정 기능이나 더 큰 스케일의 크롤링은 기능이나.. 더보기 Screaming Frog Spider 이외에 웹 크롤링 도구가 있나요? 1. 웹 크롤링 도구로는 다음과 같은 것들이 있습니다.1. Octoparse: Windows와 macOS 시스템을 기반으로 웹 더이터를 스프레드시트로 쉽게 가져올 수 있는 웹 크롤링 도구로 간단하면서 강력한 데이터 추출 기능을 가지고 있습니다. 2. ParseHub: 사용자 친화적 인터페이스를 바탕으로 복잡한 웹사이트의 크롤링을 가능하게 하는 도구로, e-commerce 사이트, 소셜미디어 채널, 리뷰 사이트 등 다양한 사이트의 데이터 크롤링을 지원합니다. 3. Import.io: 웹 사이트에서 데이터를 추출하고 이를 구조적인 형태로 변환시켜주는 웹 크롤링 도구로, 또한 이 도구는 대량의 데이터를 실시간으로 추출하는 능력을 가지고 있습니다. 4. Content Grabber: 엔터 프라이즈 급의 웹 크롤.. 더보기 데이터를 수집하는 웹 데이터 크롤링 도구는 어떤것이 있을까요? 1. 웹 데이터 크롤링 도구는 크게 프로그래밍 언어를 활용한 방식과 소프트웨어를 이용하는 방법으로 나눌 수 있습니다.● 프로그래밍 언어를 이용한 방식에어는 파이썬이 크롤링을 위한 대표적인 도구로 널리 사용되고 있습니다. 파이썬은 수많은 데이터 수집, 처리라이브 러리가 제공되고, 그 중에서도 파이썬 내장 모듈인 requests나 urllib을 활용하여 웹 페이지의 HTML을 다운받고, BeautifulSoup을 사용해 데이터를 추출하는 방식이 간단하고 널리 사용되는 방법입니다. ● 소프트웨어를 이용하는 방법에서는 다양한 웹 크롤링 도구가 있지만, ScrapeStorm이 인공지능을 기반으로 개발된 지능적인 무료 웹 데이터 수집 도구로 광범위하게 사용되고 있습니다. 추가적으로 Pashanhu, Gooseber.. 더보기 AI 데이터 수집에 사용되는 다양한 도구들은 무엇인가요? 1. AI 데이터 수집에 대한 다양한 도구들은 다음과 같습니다. 1. 웹 크롤링 도구: 데이터를 인터넷 상의 웹 사이트에서 직접 수집할 때 사용되는 도구입니다. Python의 Beautiful Soup와 Scrapy, 자바스크립트의 Puppeteer, 소프트웨어 프로그램인 Octoparse와 Import.io 등이 널리 사용됩니다. 2. API(APIs): 많은 웹사이트와 플랫폼들은 사용자가 데이터에 접근하게 하기 위해 API를 제공합니다. RESTfuI API를 요청하는 데 신용되는 Python의 Requests 라이브러리나 JavaScript의 axios, fetch 등이 있습니다. 3. 데이터 베이스 도구: 직접적으로 데이터 베이스에 데이터를 수집하거나 조작할 때 사용되는 도구입니다. SQL, Mo.. 더보기 모델 생성과 훈련 단계는 어떻게 진행되나요? 1. 모델 생성과 훈련 단계는 몇가지 주요 과정을 포함하며, GoogIe Vertex AI에서는 이러한 과정들을 심플하게 진행할 수 있도록 도와줍니다. 1. 데이터 수집 및 준비: 먼저, 모델 훈련을 위한 데이터를 수집하고 준비하는 과정이 필요합니다. 이는 원시 데이터의 교정, 정제 그리고 필요한 경우 정보 항목(Feature) 추출을 포함합니다. 2. 데이터 분할: 데이터를 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트로 분할합니다. 이렇게 분할하면 모델이 새로운 데이터에 대해 어떻게 예측할지 평가하는데 도움이 됩니다. 3. 모델 선택 및 구축: 모델의 유형과 구조를 결정합니다. 예를들어, 이진 분류 문제에는 로지스틱 회귀나 SVM을, 이미지 분류 문제에는 CNN을, 시퀀스 데이터에는 RNN이나 LSTM을 선택.. 더보기 GoogIe Vertex AI는 어떤 모델들이 있나요? 1. GoogIe의 Vertex AI는 다양한 모델을 제공합니다. 여기에는 다음과 같은 모델이 포함됩니다. 1. Gemini: GoogIe DeepMind의 다중 모달 모델로, 거의 모든 입력을 이해하고 다른 유형의 데이터를 결합할 수 있습니다. 2. Imagen: 텍스트를 이미지로 변환하는 모델로, 고 품질의 사실감 있는 이미지를 생성하고 깊은 언어 이해를 가지고 있습니다. 3. Large Language ModeIs(LLMS): 대용량 언어 모델은 교육 데이터에서 유용한 패턴, 구조, 지식을 학습하고 사용자의 쿼리에 대한 응답을 생성하거나 텍스트를 생성하는데 사용할 수 있는 언어 모델 입니다. 이 외에도, Vertex AI는 사용자가 자신의 응용 프로그램 에서 테스트, 배포, 사용자 정의 할 수 있는.. 더보기 GoogIe Ver tex AI의 가격 결정 요소는 무엇인가요? 1. Google의 Vertex AI의 가격 결정 요소는 다음과 같습니다. 1. Vertex AI 도구 및 서비스: 다양한 AI 도구와 서비스를 사용한 경우 이에대한 비용이 발생합니다. 예를들어, 텍스트 생성, 이미지 생성, 대화형 AI 등 다양한 서비스를 활용할 수 있으며, 이러한 서비스들은 각각 다른 비용을 가집니다. 2. 저장소: 사용하는 저장 공간에 따라 비용이 달라집니다. 3. 컴퓨팅: 사용하는 컴퓨팅 리소스의 양에 따라 비용이 달라집니다. 이는 실행시간, 처리량, CPU와 메모리 사용량 등에 따라 달라집니다. 4. GoogIe CIoud 리소스: GoogIe CIoud 내에서 추가로 사용하는 리소스, 예를들어 데이터 엔지니어링, 데이터 애널리스트 등의 서비스에 따라 비용이 발생할 수 있습니다... 더보기 이번 시간엔 AI 플랫폼 가격의 차이를 말씀 드리겠습니다. 1. AI 플랫폼의 가격은 플랫폼 제공업체, 기능, 서비스 범위 등에따라 크게 다릅니다. ● 몇가지 업체를 특정해서 예를 들면, Google의 Vertex AI경우, 교육 비용이 노드 시간당 $21.252로 책정 되어 있습니다. 그 외에 NVIDIA의 DGX 플랫폼, Databricks, Amazon의 EC2 G4 인스턴스 등이 AI 교육 플랫폼 으로 사용되지만 각 사이트에서 구체적인 가격정보는 확인할 수 없었습니다. 이러한 플랫폼들은 자세한 가격 정보를 얻기 위해서는 제품 세부 페이지를 방문하거나 직접 연락을 취해야 할 수 있습니다. 2. Google Vertex AI의 가격은 어떻게 책정되나요?GoogIe 의 Vertex AI의 요금 책정은 사용하는 Vertex AI 도구와 서비스, 저장소, 컴퓨팅,.. 더보기 이전 1 ··· 14 15 16 17 18 19 20 ··· 51 다음
