앎을 경계하기

분류 2

DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ - TRAINING A CLASSIFIER

What aoubt data?일반적으로 이미지, 텍스트, 비디오, 오디오 데이터를 다룰 때 numpy array로 데이터를 읽고 torch의 tensor로 변환한다. 각 데이터마다 유용하게 사용하는 라이브러리가 존재한다.Images : Pillow, OpenCVAudio : scipy, librosaText : NLTK, SpaCy특히 vision 분야에서는 torchvision을 사용해서 유명한 데이터셋을 불러서 사용할 수 있다.torchvision.datasets, torch.utils.data.DataLoader 유명 이미지 데이터셋 중 하나인 CIFAR10을 사용해보자.CIFAR10은 RGB 컬러 32*32 사이즈 이미지의 총 10개의 카테고리로 이루어져있는 이미지 데이터셋이다. Training ..

Machine Learning 2021.03.08

파이썬 데이터분석 실무 테크닉 100 - 5장

05장 회원 탈퇴를 예측하는 테크닉 10¶ 앞장에서 소개한 클러스터링을 통한 행동 분석은 사용방법에 따라 많은 가능성이 있는 기술이다. 행동 패턴을 분석할 수 있으면 어떤 고객이 탈퇴할지와 같은 예측도 어느정도 정확하게 할 수 있다. 탈퇴 방지를 하기 위해 미리 정책을 준비하는 것도 가능하다. Decision Tree라고 부르는 지도학습의 분류 알고리즘을 이용하여 탈퇴를 예측하는 흐름을 배운다. In [1]: import pandas as pd # Load Dataset folder_p = '/content/drive/MyDrive/파이썬데이터분석실무테크닉100/pyda100/5장/' customer = pd.read_csv(folder_p+'customer_join...