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Python에 OpenCV 설치하고 영상에서 이미지 추출하기 딥러닝 학습을 위한 데이터 구축과 Annotation 작업 딥러닝 학습을 위해 데이터를 구축할 때, Annotation 작업은 중요한 단계입니다. 간단한 사용 방법을 제공하는 "labelimg"를 사용하고 있습니다. Python을 이용한 설치 방법을 시도해보았지만 어려워서 실행 파일(.exe)로 설치하고 있습니다. Python으로 설치하는 방법은 나중에 시간을 내서 시도해보고 싶습니다. OpenCV 설치 Annotation 작업을 위해 OpenCV를 설치해야 합니다. 명령 프롬프트를 실행하고 다음 명령을 실행하면 OpenCV를 설치할 수 있습니다. pip install opencv-python 설치가 완료되면 에러 없이 사용할 수 있습니다. Annotation 작업 예시 Annotation 작업을 시작하..
딥러닝 환경 구축하기(python 3.7/tensorflow/CUDA 10-GPU버전/cuDNN) 작성자의 노트북은 Thinkpad T460p이다. 사양 CPU: i7-6820HQ Ram: DDR4 32G SSD 500GB 그래픽: 내장그래픽 Inter HD 530 + 외장그래픽 NVIDIA GeForce 940MX 아무래도 최신 외장그래픽이 아니어서 그런지 최신 버전의 CUDA인 10.1 버전을 설치할 수 없어서 어쩔 수 없이 3.7 버전 중의 최신 버전인 3.7.9로 다운그레이드 하여 설치하였다. 보유하고 있는 데스크톱 or 노트북에 외장그래픽이 없으면 CPU만 사용해서 딥러닝을 돌리는 것으로 설치를 해야 한다. 추후 내용을 다루도록 하겠다. 2020-09-25 python 3.7.9 설치 설치 시작 전 path에 python을 추가해주지 않으면 정해진 폴더에서만 파이썬을 실행할 수 없다. pat..
데이터 전처리(Data Processing)는 무엇이며 왜 해야 하는가? 개념 실제의 업무나 활동에서 주어지는 원데이터를 바로 데이터 분석에 사용하지 못하는 경우가 많기 때문에 적합한 형태로 변형한 후에 분석하는 경우가 많다. 의미 없는 값이 포함되어 있을 수도 있고 실수로 인한 오타가 발생하는 등 오류가 포함되어 있기 때문이다[1][5]. 'Gargabe in, Garbage out' 왜곡된 분석결과를 방지하기 위해 분석에 적합하게 데이터를 가공하여 데이터의 품질을 올리는 일련의 과정들을 '데이터 전처리'라 한다[1][5]. 유사한 말로 데이터 가공(Data Manipulation), 데이터 핸들링(Data Handling), 데이터 클리닝(Data Cleanging) 등이 있으며, 데이터 정제(cleaning), 누락치 대체(missing value imputation),..
알기쉬운 딥러닝 - 딥러닝과 빅데이터란 무엇인가? 딥러닝과 빅데이터. 듣고 읽고 개념 동영상을 찾아봤지만 '내가 이해한 것이 맞나?' 싶을 정도로 새로운 개념이다. 오늘은 삼성SDS 블로그의 김서연 수석보께서 2017년에 작성하신 블로그의 링크를 가져왔다. 틈틈이 개념을 읽으며 관련 지식을 넓혀가야 겠다. 블로그 글 읽으러 가실 분들 클릭! 김서연. (2017.06.27). 알기쉬운 딥러닝 - 딥러닝과 빅데이터란 무엇인가?. Samsung SDS 인사이드 리포트. .
KNIME 설치하기 안녕하세요? 오늘은 KNIME 프로그램을 설치하는 방법에 대해 알아보고 해당 프로그램이 어떤 프로그램인지, 무엇을 할 수 있는지는 다음 포스팅에서 알아보도록 하겠습니다. 제가 새롭게 출근한 직장의 교수님께서 KNIME이라는 프로그램을 소개해주셨습니다. "네? 처.. 처음 듣는데.." 스펠링까지 알려주셔야 할 정도로 완전 문외한 이었는데 2019년에 갑자기 각광을 받기 시작한 프로그램이며 도서와 유튭 강의 영상들을 확인할 수 있었습니다. 먼저, KNIME 공식 홈페이지(https://www.knime.com/)에 접속하셔서 설치 파일을 다운 받아주시면 됩니다. 1 KNIME 홈페이지 접속 2 다운로드 3 다운을 위한 기본 정보 입력 빨강색 별(*)표시 외에는 대충 작성하거나 건너뛸 수 있다. 4 설치파일 ..
'빅데이터 분석가' 되기 '빅데이터 분석가'가 되기 위해 무엇을 어떻게 해야 할까요? 일단 막연하고 광범위한 빅데이터 분석가 중에서도 분야나 역할은 다양하기 때문에 본인이 원하는 업무의 내용으로 생각해보고 범위를 좁히는 것이 중요할 듯 합니다. 범위를 좁히기 위해서는 어쨎든 빅데이터에 관한 이해가 있어야 하기 때문에 자격증, 학원, 대학 등에서 빅데이터 분석가와 관련된 프로그램의 커리큘럼을 확인해보았습니다. 앞으로 '빅데이터 분석가'에 걸맞는 역량을 보유하기 위해 저의 상황에 맞는 계획을 세우고 하나씩 이뤄보려 합니다. 먼저는 아무래도 배우긴 했지만 아직 한참 부족한 파이썬부터 다시 복습하고 예제를 복습하며 숙달하는 것부터 시작하려 합니다. 2020-07-27 수정 무료로 "데이터 사이언스"를 배울 수 있는 강의가 있어서 내용 ..
빅데이터 분석 사이트 정리 몇 년 전, 연세대학교 창업지원센터에서 진행한 IPJP 적성검사에서 데이터 분석이 저의 적성에 가장 잘 맞는다는 결과를 얻었습니다. 문제는 어디에서부터 공부를 시작해야 할지도 모르겠고, 어떻게 활용이 되는지 전혀 감을 잡지 못하고 있었습니다. 그래도 실낱 같은 한 줄기의 빛? 같이 어디에서 시작할지 결정을 내릴 수 있게 되었습니다. 작년 '데이터 마이닝'이라는 대학원 수업을 수강한 이후 언어는 파이썬으로 결정을 하게 되었고, 파이썬을 어렸을 때 장난치며 놀던 것처럼 즐기며 배울 수 있을까 고민을 하고 있습니다. (혹시 데이터 분석가의 길을 가고 계신다면 아이디어를 공유해주시면 감사하겠습니다 ^^ 오늘은 갑자기 파이썬과 R, 그리고 여러 통계 프로그램 중에서 전세계적으로 빅데이터에 가장 많이 활용되는 언어..
엑셀 단축키를 활용한 업무 시간 줄이기 엑셀 업무 중 노가다로 DB를 만들어야 하는 경우, 타이핑을 치다가 마우스로 자주 손을 옮기게 된다. 그런데 그렇게 되면 작업 시간도 늘어날 뿐더러 팔도 아프기 시작한다. 마이크로소프트에서 제공하는 워드, 엑셀, 파워포인트 등은 이러한 불편을 줄이기 위해 단축키를 제공한다. Alt를 누르면 메뉴에 알파벳이 뜨기 때문에 작업할 메뉴를 직접 선택할 수 있다. 그러나 메뉴창에 나타나지 않는 단축키들도 있기 때문에 단축키를 찾아서 필요한 작업의 단축키를 외워두면 좋다. 참고: http://naver.me/FfpySwhj

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