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[함수정리] ML, DL, AI, 데이터분석 기초 : 데이터 전처리

🧐 데이터 전처리에서는 뭐를 해야하나?데이터 전처리는 데이터분석, 머신러닝(ML), 딥러닝(DL), 그리고 인공지능(AI)에서 필수적인 과정입니다. 데이터를 효과적으로 사용하기 위해 필수적인 과정이죠! 데이터 분석에서의 전처리는, '결측치 처리', '이상치 처리', '정규화' 등으로 통계적 분석의 신뢰성과 정확성을 향상 시키기 위해 진행하고 머신러닝에서는, '스케일링', '범주형 데이터 처리', '중복 제거'등으로 딥러닝에서는, '이미지 데이터 처리(pixel값 정규화 등)', '텍스트 데이터 처리(텍스트 토큰화 등)', '데이터 증강(augmentation)'등으로 모델이 학습하기 좋도록 데이터 정리하여 좋은 성능을 내는데 일조한답니다!우선 아래 본문에서, '결측치 ..

[시각화] matplotlib pyplot 만져보기 : (선행대수) 벡터, 그리드 생성, 축 설정, 축 라벨 추가

라이브러리 불러오기import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 행렬과 벡터를 위해 numpy 불러오기# 벡터 시각화를 위해 pylot 불러오기pyplot의 subplots 시각화 함수로 "x,y축, 라벨, 범례, 그리드활성" 만들기# 시각화fig, axs = plt.subplots()# 그리드를 생성합니다.x_vals = np.linspace(0, 2, 5) # -5에서 5 사이의 11개의 점 (축과 맞추기 위함)y_vals = np.linspace(0, 2, 5) # -5에서 5 사이의 11개의 점 (축과 맞추기 위함)X, Y = np.meshgrid(x_vals, y_vals)# 벡터 1, 2axs.arrow(0, 0, 1.9, 1.9, head_wi..

[시각화] #01_세그멘테이션 함수 써보기 : 우주대스타 덕구를 진짜 우주로!

🛸우주대스타 덕구를 진짜 우주로!오늘 제 페이보릿 인플루언서 멍멍이 덕구(@life_of_duckoo)를 `pixellib`라이브러리의 인스턴트 세그멘테이션 모델을 사용해서 ✨우주🪐로 보내보겠습니다.우주대스타가 있어야 할 곳은 우주니까요! (가자! 덕구!! 🦮🚀🪐🌌)📌목차라이브러리 & 데이터 불러오기모델 및 세그멘테이션 함수 선택이미지 분할, 배열 값 확인Color Map 조정 (BGR->RGB)이미지 합치기 : 덕구를 우주로!  1. 라이브러리 & 데이터 불러오기 ✅사용할 라이브러리를 불러온다       미리 가져오면 곧 진행할 과제의 전체 플로우를 한눈에 볼 수 있다 (효율🆙)import osimport urllibimport cv2import numpy as npfrom pixelli..