sns.barplot: 변수에 대한 값 막대 형태로 표현막대의 높이 : 해당 범주에서 변수 값의 평균이나 합계sns.countplot: 빈도수 막대 형태로 나타냄범주별 데이터 개수 시각화막대의 높이 : 데이터 개수출처 : chatgpt

출처 : 이수안컴퓨터연구소 딥러닝 한번에 끝내기keras에서 사용되는 주요 레이어DenseActivationFlattenInputDense완전연결계층노드수(유닛수), 활성화 함수 지정가중치 초기화(kernel_initializer)Flatten(128,3,2,2) ->

출처 : 똑똑한 gpt....

파일개수 확인출처 : https://webnautes.tistory.com/1687

loc: 맨 처음 인덱스만 가능xs멀티 인덱스 접근 가능

처음엔 kaggle데이터 다운받아서 colab에 파일로 올리려고 했는데 75시간부터 시작;;;빠르게 걸리긴 하는데 그래도 40분-1시간정도 걸릴 거 같아서 방법 찾아봄찾아봤는데도 오류...출처 : https://soohee410.github.io/colab_k

딥러닝 아무것도 몰랐는데 코딩애플 동영상 8개 보고 이해됨딥러닝 model 디자인필수 : layer에 activation function넣기model=tf.keras.models.Sequential(\[ 레이어1, 레이어2, 레이어3 ...])model

df_target'지하철역'=df_target'지하철역'.str.replace(r"(.\*)","")

transformer : 문장 전체를 병렬구조로 번역할 뿐만 아니라, 멀리 있는 단어까지도 연관성을 만들어 유사성을 높였으며, RNN의 한계를 극복hugging face : 자연어 처리 스타트업이 개발한 다양한 트랜스포머 모델(transformer.models)과 학습

import tarfile파일경로 확인 필수!!출처 : https://www.geeksforgeeks.org/how-to-uncompress-a-tar-gz-file-using-python/

지금까지 들었던 강의 중 제일 잘 가르치심..!BMP픽셀 데이터를 압축하지 않고 그대로 저장 -> 파일 용량 큼파일 구조 단순해서 별도의 라이브러리 도움 없이 파일 입출력 프로그래밍 가능JPG주로 사진과 같은 컬러영상 저장손실압축압축률이 좋아서 파일 용량 크게 감소GI

null값 없애기함수lambda

이름 설정git config --global user.name 이름메일설정git config --global user.email 이메일git config --global core.autocrlf true

선형모델뉴런1개로 선형모델 그릴 수 있음y=Wx+bxor 문제( 둘이 다를 때만 1)선형모델로는 xor풀 수 없음(= 뉴런 하나로 풀 수 x)뉴런넷에게 답을 회신받는 3가지value : 그냥 output받기o / x : sigmoidcategory : softmax

대체from torch.nn import functional as F출처 : https://import-as.github.io/import/torch.nn.functional.html

기존!apt-get update -qq!apt-get install fonts-nanum\* -qqimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mpl%matplotlib inlineplt.rcParams'axes.unic

zip 압축풀기import zipfilecontent_zip=zipfile.ZipFile('./data/archive.zip')content_zip.extractall('./data')content_zip.close()

keras자동완성keras자동완성 안될 때 그나마...from tensorflow.keras.layers import Input,Conv2D,MaxPool2D, Flatten, Dense