ls: cannot open directory .: Stale file handle
Linux에서 파일 목록을 확인하다가 위와 같은 오류가 보일 때가 있습니다.
해결책은 마운트를 점검하거나 다른디렉토리로 이동한 후 다시 해보면 되는 것이 전부입니다.
Click Prediction 모델은 사용자가 클릭할 가능성이 높은 광고를 예측하는 기계학습 모델을 말합니다.
광고 뿐만 아니라 쇼핑몰의 상품배열이나 노출, 검색 결과의 노출 여부나 랭킹에서도 많이 쓰입니다.
네이버쇼핑, 쿠팡 같은 이커머스(e-commerce)에서도 매우 중요하게 쓰이는 기계학습 콤포넌트입니다.
Python을 사용하여 Click Prediction 모델을 만드는 간단한 예제입니다.
Click Prediction 모델을 만들기 위해서는 먼저 데이터를 불러와야 합니다. 이번 예제에서는 Kaggle에서 제공하는 Click Prediction 데이터를 사용하겠습니다. 데이터는 다음과 같은 링크에서 다운로드할 수 있습니다: https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction/data.
import pandas as pd
data = pd.read_csv('train.csv', nrows=100000)
여기서 train.csv는 데이터 파일의 경로를 의미합니다. nrows 파라미터를 사용하여 데이터의 일부분만 불러올 수 있습니다.
모델을 만들기 위해서는 데이터를 전처리해야 합니다. 이번 예제에서는 데이터에서 필요한 feature만 추출하고, 범주형 변수를 One-Hot Encoding하는 것으로 전처리를 마칩니다.
features = ['C1', 'banner_pos', 'site_category', 'app_category', 'device_type', 'device_conn_type']
data = pd.get_dummies(data[features])
데이터에서 features에 해당하는 feature만 추출하고, pd.get_dummies() 함수를 사용하여 범주형 변수를 One-Hot Encoding합니다.
전처리된 데이터를 기반으로 모델을 학습합니다. 이번 예제에서는 LightGBM이라는 머신러닝 라이브러리를 사용하여 모델을 학습합니다.
import lightgbm as lgb
X = data.drop('click', axis=1)
y = data['click']
train_data = lgb.Dataset(X, label=y)
params = {
'objective': 'binary',
'metric': 'auc',
'boosting_type': 'gbdt',
}
model = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=100)
전처리된 데이터에서 click feature를 제외한 나머지 feature를 X에 저장하고, click feature를 y에 저장합니다. 그리고 lgb.Dataset() 함수를 사용하여 학습 데이터를 생성합니다. 생성된 학습 데이터를 기반으로 모델을 학습합니다.
학습된 모델을 평가합니다. 이번 예제에서는 AUC(Area Under the Curve)를 사용하여 모델을 평가합니다.
from sklearn.metrics import roc_auc_score
y_pred = model.predict(X)
roc_auc_score(y, y_pred)
AUC가 높을수록 모델의 성능이 좋다는 것을 의미합니다.
학습된 모델을 사용하여 Click Prediction을 수행합니다.
test_data = pd.read_csv('test.csv')
test_data = pd.get_dummies(test_data[features])
y_pred = model.predict(test_data)
test.csv 파일을 불러와서 전처리를 한 후, 학습된 모델로 Click Prediction을 수행합니다.
이상으로 Python을 사용하여 Click Prediction 모델을 만드는 예제를 마치겠습니다.
이 예제를 참고하여, 다양한 Click Prediction 만들어 볼 수 있겠습니다.
그리고, 이 예제에서는 LightGBM 라이브러리를 사용하여 모델을 학습하였지만, 다른 머신러닝 라이브러리 또한 사용할 수 있습니다. 이를 통해, 다양한 머신러닝 라이브러리를 비교하여 어떤 라이브러리가 Click Prediction 모델에 더 적합한지 알아볼 수 있습니다.
숫자를 다룰 때 가장 많이 사용하는 함수 들은 “floor”, “truncate”, “ceil”, “round”입니다. 이 함수들은 수학적인 개념을 기반으로 하고 있으며, 숫자를 다룰 때 유용하게 사용됩니다. 이번 포스트에서는 “floor”, “truncate”, “ceil”, “round” 함수의 차이점과 각각의 사용 예시에 대해 살펴보겠습니다.
“floor” 함수는 입력된 숫자보다 작거나 같은 가장 큰 정수를 반환합니다. 예를 들어, 3.14의 floor 값은 3이 됩니다.
pythonCopy codeimport math
print(math.floor(3.14)) # 3
print(math.floor(-3.14)) # -4
“truncate” 함수는 입력된 숫자의 소수점 이하를 제거하여 반환합니다. 양수인 경우 “floor” 함수와 같은 결과를 출력하고, 음수인 경우 “ceil” 함수와 같은 결과를 출력합니다. 예를 들어, 3.14의 truncate 값은 3이 됩니다.
import math
def truncate(n, decimals=0):
multiplier = 10 ** decimals
return int(n * multiplier) / multiplier
print(truncate(3.14)) # 3.0
print(truncate(-3.14)) # -3.0
“ceil” 함수는 입력된 숫자보다 크거나 같은 가장 작은 정수를 반환합니다. 예를 들어, 3.14의 ceil 값은 4가 됩니다.
import math
print(math.ceil(3.14)) # 4
print(math.ceil(-3.14)) # -3
“round” 함수는 입력된 숫자를 반올림하여 반환합니다. “round” 함수는 두 개의 인수를 받습니다. 첫 번째 인수는 반올림할 숫자이고, 두 번째 인수는 반올림할 자릿수입니다. 예를 들어, 3.14를 소수점 첫째 자리에서 반올림한 값은 3.1이 됩니다.
import math
print(round(3.14)) # 3
print(round(3.75)) # 4
print(round(-3.14)) # -3
print(round(3.141592, 2)) # 3.14
이상으로 “floor”, “truncate”, “ceil”, “round” 함수의 차이점과 사용 예시에 대해 알아보았습니다. 이 함수들은 숫자를 다룰 때 매우 유용하며, 데이터 분석, 수치 계산 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 적절한 함수를 사용하여 정확하고 효율적인 작업을 수행할 수 있도록 노력해야 합니다.
커맨드라인 어플리케이션은 콘솔 어플리케이션 이라고도 합니다. 커맨드라인 어플리케이션은 텍스트 인터페이스로 사용하도록 설계된 컴퓨터 프로그램입니다. 쉘 이 그 예입니다. 커맨드라인 어플리케이션은 일반적으로 다양한 인자를 입력값으로 받습니다. 파라미터로 받기도 하고 서브커맨드, 옵션, 플래그, 스위치로도 받습니다.
유명한 커맨드라인 어플리케이션을 모아봤습니다:
click 은 최소한의 코드만으로 커맨드라인 인터페이스를 구성할 수 있도록 해주는 파이썬 패키지입니다. 이 “Command-Line Interface Creation Kit” 은 상세한 설정이 가능하지만 그냥 기본값으로 사용해도 아주 좋습니다.
docopt 는 가볍고도 아주 파이썬다운 패키지로서 포직스 스타일의 사용법을 파싱하여 커맨드라인 인터페이스를 직관적이고도 쉽게 만들 수 있게 해주는 라이브러리입니다.
Plac 은 파이선 표준 라이브러리 argparse 를 선언형 인터페이스를 사용해 그 복잡성을 숨기는 간단한 랩퍼입니다. 매개변수 파서는 명령형으로 작성할 필요가 없습니다. 그냥 추론됩니다. 이 모듈은 복잡한 걸 원치 않는 사용자, 프로그래머, 시스템 관리자, 과학자 및 일회용 스크립트를 작성하는 대신 커맨드라인 인터페이스를 빠르고 간단하게 개발하고자 하는 사람들을 대상으로합니다.
Cliff 는 커맨드라인 프로그램을 개발하기 위한 프레임워크입니다. setuptools를 엔트리포인트로 사용하여 서브캐맨드, 출력 포맷터 및 기타 확장을 제공합니다. 이 프레임워크는 svn 과 git 처럼 다단계 명령을 만드는 데 사용됩니다. 여기서 메인 프로그램은 몇 가지 기본적인 인자값 구문 분석을 처리한 다음 서브커맨드를 호출하여 작업을 수행합니다.
Cement 는 진보된 CLI 어플리케이션 프레임워크입니다. 그 목표는 간단한 커맨드라인 애플리케이션과 복잡한 커맨드라인 어플리케이션 모두를 위한 표준 및 기능이 풍부한 플랫폼을 도입하고 품질 저하없이 신속한 개발 요구 사항을 지원하는 것입니다. 시멘트는 유연하며 그 사용 사례는 간단한 마이크로 프레임워크에서 복잡한 대규모 프레임워크에 이르기까지 다양합니다.
Python Fire 는 파이썬 객체를 전혀 사용하지 않고도 자동으로 커맨드라인 인터페이스를 생성하는 라이브러리입니다. 커맨드라인에서 파이썬 코드를 보다 쉽게 디버깅하고, 기존 코드에 대한 CLI 인터페이스를 생성하고 REPL에서 인터렉티브하게 코드를 탐색하고, 파이썬과 Bash(아니면 다른 쉘) 간의 전환을 단순화 할 수 있습니다.
Ahocorasick은 1975년에 Alfred V. Aho와 Margaret J. Corasick이 고안한 문자열 검색 알고리즘입니다.
입력 텍스트 내에서 유한한 문자열 집합(사전)의 요소를 찾는 사전 매칭 알고리즘의 한 종류로, 모든 문자열을 동시에 매칭합니다.
좀 쉽게 말하면 입력한 긴 문자열에서 찾아냈으면 하는 문자열이 있다면 모두 빠르게 찾아주는 알고리즘입니다.
찾아야 하는 문자열은 미리 정해야 하고 수십만개에서 수백만까지도 쓸 수 있습니다.
Aho-Corasick 알고리즘은 Trie 자료구조를 기반으로합니다. Trie 자료구조는 문자열 검색에 효과적인 자료구조이지만, 문자열 검색이 일어날 때마다 트리를 전부 탐색해야 하는 단점이 있습니다. Aho-Corasick 알고리즘은 이러한 단점을 보완하기 위해, Trie 자료구조를 미리 전처리하여 특정 문자열 집합에서 상호작용하는 부분을 최적화합니다.
Aho-Corasick 알고리즘은 다음과 같은 단계를 거쳐 작동합니다.
Aho-Corasick 알고리즘은 문자열 검색에 효율적이며, 자연어 처리, 네트워크 보안, DNA 염기서열 검색 등 다양한 분야에서 활용됩니다.
Aho-coriaskc은 다중 패턴 매칭(Multiple Pattern Matching)을 해결할 수 있는 방법 중 하나입니다.
하나 이상의 패턴 문자열을 동시에 검색하는 것을 다중 패턴 매칭이라고 하는데 대부분의 문자열 처리 분야에서 매우 중요한 문제 중 하나입니다.
예를 들어, 특정 문자열에서 여러 개의 단어를 찾는 작업을 수행하려면, 이 문자열에서 각 단어를 개별적으로 검색하는 것보다 모든 단어를 한 번에 검색하는 것이 효율적입니다. 이를 위해 다중 패턴 매칭 알고리즘을 사용할 수 있습니다.
다중 패턴 매칭 알고리즘에는 여러 가지 방법이 있는데 대표적인 알고리즘으로는 Aho-Corasick, Rabin-Karp, Boyer-Moore 등이 있습니다. 이들 알고리즘은 각각의 특성과 장단점을 가지고 있으며, 특정한 상황에 맞는 알고리즘을 선택해 쓰는 것이 좋습니다.