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Image Segmentation - 픽셀 기반의 이미지 분석 - 이미지 분석의 목적: 각각의 픽셀들을 특정 class로 분류하고자 함 더보기 https://github.com/divamgupta/image-segmentation-keras GitHub - divamgupta/image-segmentation-keras: Implementation of Segnet, FCN, UNet , PSPNet and other models in Keras. Implementation of Segnet, FCN, UNet , PSPNet and other models in Keras. - GitHub - divamgupta/image-segmentation-keras: Implementation of Segnet,..

RNN? 순환 신경망(RNN; Recurrent Neural Network)이란 인공 신경망의 한 종류 - 내부의 순환 구조가 포함되어 있어 시간에 의존적이거나 순차적인 데이터 학습에 활용됨 (EX) 시계열 데이터 - 데이터가 순환하기 때문에 끊임없는 정보 갱신 가능 여태까지의 architectures(vanilla neural network) -> 단일 입력-단일 출력이었지만 모델의 유연화가 필요함 => 다양한 입출력을 받아 가변 길이의 데이터를 다루도록 하는 paradigm : RNN one to many 단일 입력-가변 출력 (ex) Image Captioning many to one 가변 입력-단일 출력 (ex) Sentiment Classification / Computer Vision Task..

1️⃣ map chart -> Fully vaccinated rate by country 1. Location-> 지리적역할 국가/지역으로 설정해준 뒤 열선반에 경도 행선반에 위도 올리고 Location은 세부 정보에 올리기 2. LOD 표현식 INCLUDE 사용하여 가장 최근의 People Fully Vaccinated 와 Population 뽑아서 계산된 필드 생성하기 3. vaccination rate 구해주고 (The Latest People Fully Vaccinated / The Latest Population * 100) 색상에 올리기 2️⃣ donut chart -> rank of the most used vaccine 1. 열선반에 0 하나 올려주고 cmd 누르고 옆에 하나 더 추가해주기..

Heatmap 1. 열선반에 위도(지리적 역할), 행선반에 경도(지리적 역할) 올리기 2. 세부정보에 ID -> 기초 데이터 요소가 많이 있는 필드 올리기 3. 마크 유형은 밀도로 데이터 - taxi_October Extract Linemap 1. 열선반에 위도(지리적 역할), 행선반에 경도(지리적 역할) 올리기 2. 행선반에 경도 cmd누르고 다시 올려서 이중축 설정하기 3. 먼저 행선반에 올린 경도는 다각형으로, 이중축 설정한 행선반의 경도는 라인으로 변환 4. Emd Kor Nm, Polygon ID, Sub Polygon ID 세부정보에 올리고 Point ID는 경로에 올리기 5. 다각형 경도와 이중축 라인 경도의 색상 정해주기 -> 다각형 흰, 라인 핑크로 설정함 (생략 가능) 데이터가 너무 커..

Decision Tree ? 데이터를 나무 구조로 도표화하여 분류 및 회귀를 수행하는 머신러닝 알고리즘 * 일종의 스무고개 * 특정 기준에 대한 정답/오답에 따라 대상의 범위를 좁혀나감 * 분류(DecisionTreeClassifier)와 회귀(DecisionTreeRegressor)가 모두 가능 + 다중출력 작업까지 * 데이터 전처리 불필요 -> scaling 불필요 1️⃣ 간단한 시각화 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier import numpy as np import pandas as pd iris = load_iris() # 붓꽃데이터 로드 iris.keys() # iris 데이터..