Python

seaborn을 활용한 시각화

지난 시간에 matplotlib을 활용하여 데이터를 시각화하는 방법에 대하여 알아보았습니다. matplotlib보다 좀 더 편리하게 시각화를 사용할 수 있도록 만들어주는 것이 seaborn 라이브러리입니다. 이번 시간에는 seaborn 라이브러리를 활용하여 데이터를 시각화하는 방법을 알아보도록 하겠습니다. 지난 글 : 2022.08.29 - [Language/Python] - matplotlib을 활용한 시각화 기초 matplotlib을 활용한 시각화 기초 머신러닝, 딥러닝 공부를 하다보면 항상 모델의 평가와 데이터 분석에서 그래프로 시각화하는 코드를 마주하게 됩니다. 코드가 다소 직관적이고 간단하게 그래프를 그릴 수 있어서 읽고 이해하 cnu-jinseop.tistory.com seaborn 라이브러리..

matplotlib을 활용한 시각화 기초

머신러닝, 딥러닝 공부를 하다보면 항상 모델의 평가와 데이터 분석에서 그래프로 시각화하는 코드를 마주하게 됩니다. 코드가 다소 직관적이고 간단하게 그래프를 그릴 수 있어서 읽고 이해하는데는 무리가 전혀 없었습니다. 하지만 직접 시각화를 위해 그래프를 그릴 때는 굉장히 막막하고 어려움을 느꼈습니다. 이번 포스팅을 통해 matplotlib을 활용하여 그래프를 시각화하는 코드들을 정리하고 이해해보려고 합니다. 시각화는 눈으로만 이해하는 것보다 직접 코드를 따라 구현해가며 이해하는 것이 직접 사용하기 위해 훨씬 많은 도움이 되므로 직접 코드들을 따라치면서 이해하는 것을 추천드립니다. matplotlib matplotlib는 Python의 그래프를 그려주는 굉장히 유용한 라이브러리입니다. matplotlib를 활..

머신러닝이란?

머신러닝이란? 알파고를 기점으로 인공지능에 대하여 많은 관심을 받고 있습니다. 머신러닝은 이러한 인공지능의 범주 안에 있는 하나의 기술이라고 보시면 됩니다. 과거의 인공지능은 규칙 기반으로 조건문을 활용한 하드코딩을 통해 개발이 되었습니다. 이는 특정 분야에 대해서는 인공지능이 상당히 좋은 결과를 보여주지만, 새로운 예외적인 상황이 나오면 가차없이 틀리는 문제를 일으킵니다. 오늘날의 인공지능은 데이터를 통하여 직접 학습하여 일반화된 지식을 통해 문제를 접근합니다. 이렇게 되면 새로운 상황에 접하게 되어도 그 동안 쌓아온 지식을 통해 일반화된 접근을 통해 올바른 선택을 할 수 있게되죠. 이것이 우리가 지금부터 논할 머신러닝이라는 것 입니다. 이로써 우리는 과거의 인공지능으로는 풀 수 없던 여러가지 문제를 ..

uArmSwiftPro Open MV사용해보기

안녕하세요 충남대학교 컴퓨터공학과 김진섭입니다. 이번 시간에는 uArmSwiftPro에 OpenMV를 붙여 사용하여보도록 하겠습니다. 빨간색 정 사각형 물체를 인지하고, uArm이 해당 물체를 들어올려, 정해진 위치에 옮기는 오픈소스가 있는데요, 해당 오픈소스를 적용하는 과정에 대하여 포스팅 하도록 하겠습니다. (오픈소스는 uFactory에서 제공하여주었습니다.) uArm에 OpenMV를 붙이고, 오픈소스를 넣어주는 과정을 수행하기 위한 준비물, 소프트웨어 설치 과정, 하드웨어 선 연결 과정으로 설명드리도록 하겠습니다. 준비물 이번 OpenMV를 수행하기 위하여 준비해야할 물품에 대하여 설명드리도록 하겠습니다. uArm을 미 포함하여, 총 8개의 물품이 준비되어 있어야합니다. 1. C타입의 케이블 2개 ..