멀티모달 python 라이브러리/패키지 소개
1. AutoGluon 구분 특징 1 [패키지 활용 목적] 정형데이터(table), 비정형데이터(text, image)에 대한 autoML 패키지 2 [인프라] cpu, gpu, amazon에서 활용 가능(Sage Maker) 3 [예측 모듈] 테이블데이터 예측, 멀티모달 예측, 이미지 예측, 이미지의 객체 검출, 텍스트 예측, 시계열 데이터 예측 4 [멀티모달 관련 예측] 서로 다른 언어 번역기, 제로-샷 이미지 분류기 등 https://auto.gluon.ai/stable/index.html AutoGluon: AutoML for Text, Image, and Tabular Data — AutoGluon Documentation 0.5.2 documentation auto.gluon.ai
2022. 10. 13.
[파이썬-matplotlib] 여러 차트 그리기
1. 다중 막대 그래프 그리기 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt a = np.array([[5., 30., 45., 22.], [8., 19., 40., 20.], [3., 6., 32., 18]])X = np.arange(4) plt.bar(X + 0.00, a[0] , color='r', width=0.25)plt.bar(X + 0.25, a[1] , color='b', width=0.25)plt.bar(X + 0.50, a[2] , color='g', width=0.25)plt.show() 결과 2. 누적 막대 그래프 그리기 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt a = np.array([[5...
2018. 4. 27.
[데이터 분석-전처리] 범주형 데이터
범주형 데이터는 명목형, 순위형으로 나뉨- 명목형: 어떤 순서도 의미하지 않음 (예: 빨강, 노랑, 파랑)- 순위형: 순위를 매길 수 있음, (예: XL > L > M ) 예제: ''''''''' 범주형 데이터 다루기 '''''''''# 데이터 만들기import pandas as pddf = pd.DataFrame([['green', 'M', '10.1', 'class1'], ['red', 'L', '13.5', 'class2'], ['blue', 'XL', '15.3', 'class1']])df.columns = ['color', 'size', 'price', 'classlabel']print(df) color size price classlabel0 green M 10.1 class11 red L 1..
2018. 4. 24.
