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• PIL(Python Imaging Library) -> pillow?? PIL(Python Imaging Library)은 파이썬 이미지처리 라이브러리입니다. 그런데 왜 PIL을 설치할 때 pillow를 설치할까요?? PIL은 Fredrik Lundh에 의해 29년전인 1995년도에 처음 릴리즈 되었다고 합니다. 이 PIL은 Python2까지만 지원되며 Python3에서는 개발이 중단되었다고 합니다. 시기는 2011년도라고 하네요. 하지만 pillow라는 이름으로 파생된 fork가 개발되면서 Python3에서도 PIL을 사용할 수 있게 되었습니다. 지금 사용하는 PIL라이브러리는 사실 이름이 pillow인 것이죠. 설치하는 방법은 앞에 말했듯 $ pip install pillow 입니다. PIL은 이미지 읽기 및 쓰기, 변환 및 조작, 처리, 픽셀 엑세스, 시각화 등 여러가.. 카테고리 없음 2024. 3. 30.

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  VScode 파이썬 가상환경 만들기 안녕하세요 카라멜보틀입니다. 이번 포스팅은 VScode로 파이썬 가상환경을 설정하는 방법을 다룰 것입니다. 파이썬 가상환경은 사용할 라이브러리와 버전들을 프로젝트별로 다르게 설정하고 싶을 때 사용합니다. VScode 열기 먼저 VScode를 실행해줍니다. 그다음 작업할 프로젝트 폴더를 생성해줍니다. (혹은 본인이 가상환경을 만들고 싶은 폴더로 vscode를 여시면 됩니다.) 터미널을 열어줍니다. venv란? venv란 파이썬 3.3버전부터 기본적으로 제공하는 라이브러리로, 가상환경을 제작하는 데에 사용됩니다. "python -m venv " 가상환경 만드는 명령어입니다. 은 임의로 설정할 수 있습니다. 현재 디렉토리에 생성하고 싶다면 이름만 적고, 특정 경로에 생성하고 싶다면 앞에 경로를 추가해야합니다... 파이썬 2024. 3. 27.

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  [ML 스터디] 3일차 - 앙상블 앙상블(Ensemble) 보팅 배깅 부스팅 스태킹 보팅(Voting) 같은 데이터로 서로 다른 알고리즘을 사용 하드보팅: Classification 소프트보팅: Classification, Regression 쉬운 예시 1로 분류될 확률이 0.9 0.9 0.4 0.4 0.4 하드 보팅 결과는 2 소프트 보팅 결과는 1 배깅(Bagging) 부트스트랩 샘플링된 데이터로 같은 알고리즘을 사용 하나의 분류기로 소프트 보팅 부트스트랩 샘플링: 원본 데이터에서 복원추출 부스팅(Boosting) 부스팅은 머신러닝 앙상블 기법 중 하나로 약한 학습기(weak learner)들을 순차적으로 여러개 결합하여 예측 혹은 분류 성능을 높이는 알고리즘이다. 스태킹(Stacking) 여러 가지 모델들의 예측값을 최종 모델의 학.. 카테고리 없음 2024. 3. 25.

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  [딥러닝] 간단한 CNN 설명 CNN(Convolutional Nueral Network) Convoultuin이란? 콘볼루션은 두 함수를 곱하고, 합한다는 뜻을 가지고 있는데요. 신호나 영상을 바탕으로 하는 함수를 통해, 과거, 현재, 그리고 미래의 값들을 생각해서 곱하고 합치는 연산이라고 할 수 있습니다. - 포스텍 2022 여름호 신호, 영상 등에서 자주 사용되는 연산입니다. 영상에서는 주변 픽셀들을 고려한 연산으로 사용됩니다. 구조(Structure) 기본적인 과정 예시입니다. Raw Image -> Convolution -> Subsampling -> Fully Connection 구체적인 과정 예시입니다. Raw Image -> Convolution -> Bias-add -> ReLU -> Max Pooling -> Res.. 카테고리 없음 2024. 3. 24.

• [머신러닝] 부트스트랩 샘플링 부트스트랩 부트스트랩(Bootstrap)은 프레임워크, 정보 보안 용어, 통계학 용어 등에 사용되는 단어입니다. 단어의 사전적 정의는 다음과 같습니다. 부트스트랩(bootstrap) 또는 부트스트래핑(bootstrapping)은 "현재 상황에서 어떻게든 한다"는 뜻이다. 또, 사물의 초기 단계에서 단순 요소로부터 복잡한 체계를 구축하는 과정을 가리키는 경우도 있다. - 위키백과 "부트스트랩(Bootstrap)"이라는 용어는 어떤 시스템이나 프로세스가 자체적으로 셀프 스스로를 시작하고, 초기화하는 개념에서 유래합니다. 부트스트랩이라는 단어는 17세기 영어 표현인 "to pull oneself up by one's bootstraps(부츠의 끈으로 자신을 끌어올리다)"에서 비롯되었습니다. 이 표현은 실제로 .. AI/머신러닝 2024. 3. 23.

• [ML 스터디] 2일차 - 지도학습(2) 2024.03.20 - [분류 전체보기] - [ML 스터디] 1일차 - 지도학습(1) [ML 스터디] 1일차 - 지도학습(1) 지도학습, 비지도학습, 반지도학습, 강화학습 지도학습이란? 문제(Feature)와 정답(Label)이 있는 학습 입력 값과 함께 정답 레이블을 같이 주고 학습을 시키는 방법 - 시간이 많이 소요될 수 있다. - caramelbottle.tistory.com 분류(Classification) 1. SVM ... 2. Logistic Regression ... 3. 의사 결정 트리(Decision Tree) 각 영역의 순도(homogeneity)가 증가, 불순도(impurity) 혹은 불확실성(uncertainty)이 최대한 감소 장점 해석에 용이하다. 다른 방법들에 비해 전처리가 .. 카테고리 없음 2024. 3. 22.

• [ML 스터디] 1일차 - 지도학습(1) 지도학습, 비지도학습, 반지도학습, 강화학습 지도학습이란? 문제(Feature)와 정답(Label)이 있는 학습 입력 값과 함께 정답 레이블을 같이 주고 학습을 시키는 방법 - 시간이 많이 소요될 수 있다. - 신뢰할만한 데이터셋을 사용해야한다. (사용자의 오류를 조심해야한다.) - 주어진 레이블로만 분류할 수 있다. 결과가 고정적이다?? 레이블링 되어있지 않은 데이터에 대해선 알 수 없다. Featrue? 특징, 입력 변수, 문제, 독립 변수 Label? 타겟, 목표 변수, 정답, 종속 변수 지도학습은 분류, 회귀로 나뉜다. 분류(Classification) 입력 변수를 통해 범주(클래스, 그룹)를 예측하는 것 이진 분류(Binary Classification): 클래스가 두 개인 경우 다중 클래스 분.. 카테고리 없음 2024. 3. 20.

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  matplotlib Customizing: backend backend란? `matplotlib.get_backend()` 함수는 현재 Matplotlib의 백엔드(backend)를 반환합니다. Matplotlib는 다양한 그래픽 백엔드를 지원하며, 이는 그래픽을 생성하고 화면에 표시하는 방식을 제어합니다. 백엔드는 GUI 환경 또는 파일 형식으로 출력할 때 사용되는 엔진이라고 생각할 수 있습니다. 예를 들어, Matplotlib은 TkAgg, Qt5Agg, Agg, SVG 등 다양한 백엔드를 지원합니다. 각 백엔드는 특정 용도나 요구 사항에 맞게 선택될 수 있습니다. 예를 들어, 대화식 GUI를 사용하여 그림을 표시하려면 TkAgg나 Qt5Agg와 같은 백엔드를 선택할 수 있습니다. 반면에 이미지를 파일로 저장하려면 Agg나 SVG와 같은 다른 백엔드를 선택.. 파이썬/심화 2024. 3. 16.

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  [yolo] yolov5 데이터 설정과 훈련 팁 용어 정리 mAP(mean Average Precision) 평균 정확도의 평균, 클래스별 평균 정확도의 평균, 모델 정확도 평가 지표 충분히 많은 데이터 데이터의 양질은 절대적이지 않습니다. 예를 들어 특정 구역을 찍는 CCTV가 사람 혹은 물체를 인식해야하는 상황에서는 특정 구역에 대한 데이터만 있으면 충분합니다. 하지만 1인칭 보행자 시점에서 물체를 인식해야한다면 다양한 배경의 데이터가 필요할 수 있습니다. 데이터 수 데이터가 충분히 많고 레이블링이 잘 되어있다면 YOLOv5를 기본 설정으로 사용하여도 대부분 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 그렇지 않은 경우에도 우선적으로 기본 설정으로 성능 평가를 진행하는 것이 좋습니다. 데이터 셋 클래스당 이미지 수 1500개 이상: 클래스는 ex) 고양이, 개.. 컴퓨터비전/YOLO 2024. 3. 1.

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  [openCV] 파이썬에서 설치 안녕하세요. 카라멜보틀입니다. 이번 포스팅부터는 파이썬에서 사용하는 openCV에 대해 다뤄보려고 합니다. openCV는 Open Source Computer Vision Library의 약자로 computer vision의 다양한 알고리즘을 포함한 오픈소스 라이브러리입니다. openCV는 C/C++로 만들어졌지만 Python이나 Matlab, Java에서도 사용이 가능합니다. openCV 설치 * 사용한 툴: 파이참 1. 터미널로 설치 먼저 범용적인 방법으로 터미널을 통해 설치하는 방법입니다. $ pip install opencv-python "opencv-python"를 설치하게 되면 numpy도 함께 설치됩니다. 2. 설정에서 설치 먼저 파이참의 환경설정(Settings..)에 들어갑니다. 단축키는.. 컴퓨터비전/OpenCV 2024. 2. 22.

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  코랩 런타임 안 끊기게 하기 코랩은 구글에서 제공하는 클라우드 기반 대화형 인터프리터입니다. 구글이 제공하는 컴퓨터를 웹상에서 빌려 코드를 작성할 수 있다는 장점이 있습니다. GPU나 TPU도 무료로 사용할 수 있는데요, 할당되는 GPU가 매번 다를 수 있으니 참고하여 사용하는 것이 좋습니다. 무료로 GPU를 사용할 수 있다는 점에서 많은 사람들이 딥러닝 모델 학습에 코랩을 자주 사용하는데요. 코랩을 사용하여 오랜 시간 학습을 돌리다보면 런타임이 끊겨 학습한 내용이 날아가는 경우가 생깁니다. (본인도 여러번 겪고 멘탈이 나간...) 런타임이 끊기기 전에 입력이나 요청을 준다면 이 문제를 해결할 수 있습니다. 💡 해결 아래 코드는 주기적으로 페이지에 이벤트를 발생시켜 런타임이 끊기지 않게 해줍니다. function ClickConne.. 카테고리 없음 2024. 2. 22.

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  [AWS] EC2 Elastic IP(탄력적 IP, EIP) 삭제하기 AWS를 처음 사용한다면 12개월동안 프리티어로 과금 없이 서비스를 이용할 수 있습니다. 하지만 프리티어라고 해서 과금이 아예 없는 것은 아닙니다. 이번 글에서는 AWS 프리티어의 주의해야할 과금요소중 "Elastic IP"를 삭제하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 🚀 문제 기존에 부여받은 퍼블릭 아이피는 서버가 중지되고 다시 구동되었을 때마다 주소가 변경됩니다. 이를 방지하기 위해 고정 아이피인 "Elastic IP"를 사용합니다. Elastic IP는 유료 서비스입니다. 하지만 서버당 한 개는 무료로 사용이 가능합니다. 그런데 또 EIP를 서버에 할당하지 않으면 요금이 부과됩니다. 따라서 Elastic IP는 생성과 동시에 서버에 할당하여 과금을 막아야합니다. 또한 IP를 사용하지 않을 경우 삭제해야합.. 카테고리 없음 2024. 2. 19.