멋쟁이 사자처럼 AI SCHOOL 5기 검색 결과

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shutil, os 패키지 이용한 폴더(파일) 생성/삭제/이동

참고: https://rfriend.tistory.com/429 import shutil import os image_dir = os.path.join(base_dir, 'images') base_dir = os.path.join(base_dir, 'data') split_dir = {split_name:os.path.join(base_dir,split_name) for split_name in ['train','valid','test']} if os.path.exists(base_dir): shutil.rmtree(base_dir) # rmtree는 삭제 os.mkdir(base_dir) # 부모폴더는 있어야함, 중간 폴더까지 만들고싶으면 os.makedirs(base_dir) for each_dir ..
멋쟁이 사자처럼 AI SCHOOL 5기/Today I Learned 2023. 1. 7. 07:04

[8주차 총정리] EDA 시각화

정보 시각화 방법 seaborn 그래프 Pairplot - 각 column별 데이터에 대한 상관관계 및 분류적 특성 한 번에 파악 가능 - hue='credit'으로 설정하면 credit별 특성을 색상으로 나누어 파악 가능 - vars=['abc', 'def']로 설정하여 몇 개의 column만 따로 볼 수도 있음 sns.pairplot(df, hue='credit') plt.show() + 많이 쓰이는 plot들 plt.pie(x, labels) sns.countplot(data, x) sns.displot(data, x) sns.histplot(data, x) sns.boxplot(data, x, y) sns.violinplot(data, x, y)
멋쟁이 사자처럼 AI SCHOOL 5기/Today I Learned 2022. 5. 15. 22:57

[8주차 총정리] 자동으로 문자형 Label을 숫자로 바꿔주는 LabelEncoder

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.LabelEncoder.html Encode target labels with value between 0 and n_classes-1. This transformer should be used to encode target values, i.e. y, and not the input X. from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() le.fit(y_train) y_train_labeled = le.transform(y_train)
멋쟁이 사자처럼 AI SCHOOL 5기/Today I Learned 2022. 5. 4. 16:34

[7주차 총정리] ImageGenerator for CNN models

ImageGenerator 0. Import Library import tensorflow as tf import os import zipfile import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import matplotlib.image as mpimg 1. Prepare dataset # Downloaded from https://storage.googleapis.com/laurencemoroney-blog.appspot.com/horse-or-human.zip local_zip = 'data/horse-or-human.zip' zip_ref = zipfile.ZipFile(local_zip, 'r')..
멋쟁이 사자처럼 AI SCHOOL 5기/Today I Learned 2022. 5. 1. 01:48