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Attention please
legend (범례) plot, scatter, hist, bar 함수에는 legend를 추가할 수 있습니다. 2가지 단계로 추가할 수 있는데 1. 그림을 그리는 함수에 label 파라미터를 추가 2. ax.legend()를 호출 로 legend를 추가합니다. 또한 legend함수의 title파라미터를 사용하여 범례의 제목을 입력할 수 있습니다. fig = plt.figure(figsize = (5,3), dpi = 100) ax = fig.subplots() X = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) Y1 = np.sin(X) Y2 = np.cos(X) # plot, scatter 함수의 label 파라미터 추가 _=ax.plot(X, Y1, c='k', lw=3, ls='-..
tick label matplotlib 패키지의 boxplot 함수를 사용하여 상자그림을 그릴 수 있습니다. 이번에는 이 상자그림을 그린 후 각각의 상자에 대해 tick을 부여한 후 각 tick에 이름을 부여하도록 하겠습니다. fig = plt.figure(figsize = (10,5), dpi = 100) ax = fig.subplots() data1 = np.random.normal(0,1, size = (1000,5)) _=ax.boxplot(data1) _=ax.set_xticks([1,2,3,4,5]) _=ax.set_xticklabels(['월', '화', '수', '목', '금'], fontsize=13) 이와 같이 각 상자그림이 무엇을 그리고자 하였는지 set_xticklabels 함수를 ..
이번 글에서는 그린 그래프의 제목을 추가하는 것에 대해 알아보겠습니다. 위 그림과 같이 제목이 없다면 무엇에 대한 시각화인지 알 수 없습니다. 다음과 같이 무엇을 위한 시각화인지 보여주기 위해 제목을 추가하여 시각화를 할 수 있습니다. ax.set_title & fig.suptitle 각 Axes 에 대해 제목을 설정하고 싶을 때, ax.set_title함수를 사용하여 나타낼 수 있으며, fig에 대해 제목을 설정하고 싶다면, fig.suptitle함수를 사용하여 나타낼 수 있습니다. fig = plt.figure(figsize = (8,4), dpi = 100) axs = fig.subplots(1,2) d1 = np.random.normal(3,3,size = 1000) _=axs[0].hist(d1..
탐색 알고리즘이란 저장된 데이터에서 특정 조건을 만족하는 데이터를 찾는 알고리즘을 의미합니다. 즉, 저장된 데이터들 중에 원하는 값을 찾는 탐색문제에서 사용됩니다. 키(key) 탐색 문제에서 주목하는 항목을 키(key)라고 합니다. 데이터값이 그대로 키 값이 될 수도 있습니다. ex) 탐색조건 : '국적이 한국인 사람을 찾습니다.' 키 : 국적 선형 탐색 선형(직선)으로 늘어선 데이터에서 원하는 키 값을 가진 원소를 찾을 때까지 맨앞에서부터 순서대로 검색하는 알고리즘입니다. 만약 검색할 값과 같은 원소를 찾게 되면 검색을 성공함과 동시에 알고리즘은 종료하게 됩니다. 만약 검색할 값을 찾지 못하고 배열의 맨 끝을 지나간 경우 검색을 실패함과 동시에 알고리즘은 종료하게 됩니다. 만약 탐색에 성공하면 인덱스를..
AIFactory [안내] 2022 농넷 농산물 가격 변동률 예측 AI 경진대회 aifactory.space 이번 프로젝트는 AIfactory 플랫폼에서 진행하는 대회 중 농산물 가격을 예측하는 것입니다. 다양한 농산물 품목들에 대해 각각 데이터가 준비되어있지만, 이번 글에서는 0번 품목의 데이터만 다루도록 하겠습니다. 또한 성능을 확인하기 위해서 test 데이터는 사용하지 않을 것이며, train 데이터만을 사용하도록 하겠습니다. Data 이번 글에서 다룰 데이터는 0번째 품목의 훈련데이터이며, 2013/01/01 ~ 2016/12/31 의 데이터가 저장되어있습니다. 위의 사진과 같이 총 1461개의 행과 58개의 열로 이루어져있습니다. 이중 예측해야하는 target 변수는 "해당일자_전체평균가격(원)..
2022.10.27 - [딥러닝] - Batch Normalization (배치정규화) Batch Normalization (배치정규화) 2022.10.01 - [딥러닝] - LeCun / Xavier / He 초기값 설정 - 표현력 제한, vanishing gradient문제 보완 LeCun / Xavier / He 초기값 설정 - 표현력 제한, vanishing gradient문제 보완 2022.09.30 - [딥러닝] -.. smcho1201.tistory.com 이전 글에서는 Batch Normalization층에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 Batch Norm층의 장점 중 하나인 overfitting이란 무엇이고, overfitting을 억제하기 위한 다른 2가지 방법을 알아보겠습니다. ..