OCR (Optical Character Recognition)은 이미지에서 텍스트를 자동으로 추출하는 작업입니다. 이 작업은 여러 가지 도구와 서비스를 통해 간단하게 수행할 수 있습니다. 이번에는 Python에서 활용할 수 있는 OCR 라이브러리에 대해 설명하겠습니다. Tesseract OCR: 이는 Google에서 개발한 오픈소스 OCR 엔진입니다. 이미지에서 텍스트를 인식하고 "읽어"냅니다. pytesseract는 이 엔진에 대한 Python 래퍼입니다. Tesseract는 다양한 이미지 유형을 지원하며, 자체적으로 이미지에서 텍스트를 인식하여 파일로 출력합니다. 단점으로는 어느 정도의 전처리가 필요하며, 특히 노이즈가 많거나 배경이 복잡한 경우 정확도가 떨어질 수 있습니다. ABBYY FineRe..
머신러닝 개발을 위한 효과적인 전략과 도구
머신러닝은 현대 소프트웨어 개발에서 많은 관심과 중요성을 받고 있는 분야입니다. 데이터 기반의 결정과 예측을 위해 머신러닝을 활용하는 기업과 조직이 증가하면서, 효과적인 머신러닝 개발 전략과 도구가 필요해졌습니다. 이 블로그 포스팅에서는 머신러닝 개발을 위한 효과적인 전략과 도구에 대해 알아보겠습니다. 데이터 수집 및 전처리: 머신러닝 알고리즘의 성능은 데이터의 질과 양에 크게 의존합니다. 따라서, 효과적인 데이터 수집과 전처리 과정이 필수적입니다. 데이터를 수집할 때는 목표에 맞는 다양한 소스를 활용하고, 데이터의 라벨링과 품질을 검증하는 작업을 포함해야 합니다. 또한, 데이터 전처리 과정에서는 결측치 처리, 이상치 제거, 정규화 등의 작업을 통해 데이터의 품질을 향상시켜야 합니다. 모델 선택 및 훈련..