My Data Story

◈ '군집 활용' 목차 ◈ 1. 개요 2. 이미지 분할, 전처리, 준지도 학습 사이킷런에서 군집을 활용해 이미지 분할, 데이터 전처리, 준지도 학습에 활용하는 방법에 대해 알아보자. 3. 이상치 탐지, 특이치 탐지 1. 군집을 사용한 이미지 분할 이미지 분할은 이미지를 세그먼트 여러 개로 분할하는 작업이다. 시맨틱 분할에서는 동일한 종류의 물체에 속한 모든 픽셀은 같은 세그먼트에 할당한다. 예를 들어 자율 주행 자동차의 비전 시스템에서 보행자 이미지를 구성하는 모든 픽셀을 '보행자' 세그먼트에 할당될 것이다. 이 경우 각 보행자는 다른 세그먼트가 될 수 있다. 여기서는 훨씬 쉬운 작업인 색상 분할을 수행해보도록 하겠다. from matplotlib.image import imread image = imr..

◈ '시계열 데이터 분석 절차' 목차 ◈ 1. 시계열 데이터 분석 절차(1/6) - 시계열 데이터 패턴 추출 2. 시계열 데이터 분석 절차(2/6) - 시계열 데이터 분리 3. 시계열 데이터 분석 절차(3/6) - 시계열 데이터 전처리(1) 시계열 데이터 내 X요인들간의 관계를 파악하고 X요인에 대한 데이터 전처리 방법을 살펴보자 4. 시계열 데이터 분석 절차(4/6) - 시계열 데이터 전처리(2) 5. 시계열 데이터 분석 절차(5/6) - 시계열 레퍼런스 모델 구현 및 성능 확인 6. 시계열 데이터 분석 절차(6/6) - 분석 종료 위한 잔차 진단 시계열 예측 정확성을 높일 수 있도록 현실적인 데이터 패턴을 반영하여 X요인과 Y요인에 대해 데이터 전처리를 진행해야 한다. X요인에 필요한 데이터 전처리는..