scikit-learn, machine learning in python
By Imagination is more important than knowledge (지식보다 상상) | 2019년 5월 3일 |
scikit-learnhttps://en.wikipedia.org/wiki/Scikit-learnhttps://scikit-learn.org/stable/ scikit-learn은 파이썬 라이버러리 모듈이다. 특히, 기계학습에 관한 포괄적인 기능을 제공한다. 파이썬을 활용한 기계학습은 사실상 scikit-learn 라이버러리를 활용하는 것을 의미한다.현실적으로 그렇다. 현재 이보다 더 범용적인 것이 없다. 기계학습을 넘어 딮러닝으로 확장이 가능하다. 다른 라이버러리들도 scikit-learn 라이버러리를 이용하고 참고 하고 있다. scikit-learnMachine Learning in PythonSimple and efficient tools for data mining and data analysi
fortran unformatted file --> read in python
By Imagination is more important than knowledge (지식보다 상상) | 2019년 5월 4일 |
fortran unformatted file --> read in python기계학습에서 다루는 데이터의 크기는 매우 큰 것들이다. 특히, 딮러닝의 경우는 더욱더 그렇다.따라서, 데이터 처리는 정말로 특별한 장치가 필요하다. 바이너리 파일 취급이 필수적이다.기본적으로 아스키 파일을 사용하면 곤란해질 수 있다.많은 예제 데이터를 만들어 낼 경우, 컴퓨터 프로그래밍 언어 파이썬은 정답이 아닐 수 있다.이 경우 포트란 또는 C를 활용해야 한다. 당연하게도 데이터는 바이너리 파일로 저장해야만 한다. 이렇게 저장된 바이너리 파일은 파이썬에서 바이너리 형식으로 읽어져야만 한다.그래야 전체 파이썬 계산의 효율성을 극대화 할 수 있다.다른 방식으로 파일 처러를 하면 안 된다.예를 들어, 예제들의 갯수가 200000인
openCV super-resolution
By Imagination is more important than knowledge (지식보다 상상) | 2022년 10월 10일 |
OpenCV super-resolution Super Resolution in OpenCV (learnopencv.com) EDSR Super-resolution benchmarking ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------import cv2import matplotlib.pyplot as plt img1 = img.imread( ''C:/Users/Inho Lee/testAI/data/denoising2/2021.08.09/line/Line 50x_001.tif'')# img1=img1[0:target_height,0:tar
가장 쉬운 autoencoder(자동암호기)를 이용한 차원 축소
By Imagination is more important than knowledge (지식보다 상상) | 2022년 3월 16일 |
가장 쉬운 autoencoder(자동암호기)를 이용한 차원 축소https://en.wikipedia.org/wiki/Autoencoder 자동암호기 (autoencoder, AE)의 용도:data denoisingdimensionality reductionimage recognition anomaly detection semantic segmentationrecommendation engines If linear activations are used, or only a single sigmoid hidden layer, then the optimal solution to an autoencoder is strongly related to principal component analysis (PCA).