분류 전체보기42 Google Colab 로컬 GPU 연결 Windows ::Jupyter Notebook 사용 이전에 google colab에서 google drive와 mount하여 코드를 실행해보았다. 학습을 돌려보는 동안 느낀 점은 google colab에서 무료로 제공하는 gpu의 경우 데스크 탑에 연결되어있는 gpu보다 성능이 낮은 것 같아 Jupyter Notebook을 활용하여 로컬 런타임으로 gpu를 연결하고자 한다. # Jupyter Notebook 설치나의 경우 anaconda를 설치하는 과정에서 저절로 python과 함께 설치되었다. https://www.anaconda.com/download Download Anaconda Distribution | AnacondaDownload Anaconda's open-source Distribution today. Discover the easies.. 2024. 10. 7. Google Colab에서 Google Drive 연동 # Google Colab에서 Google Drive 연동밑바닥부터 시작하는 딥러닝 3장을 보면 MNIST 데이터 셋을 불러오는 과정에서 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 github의 소스코드를 사용하는 부분이 존재한다. 여기서 MNIST 데이터 셋을 tensorflow나 keras로 불러올 수 있지만 책의 내용과 같게 코드를 작성하고 실행결과를 살펴보고 싶었다.과정을 정리하면 아래와 같다. # 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 github에서 소스코드 Google Drive에 업로드 아래 링크는 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 gihub링크이다.https://github.com/WegraLee/deep-learning-from-scratch GitHub - WegraLee/deep-learning-from-scratch.. 2024. 10. 3. Pandas 데이터 합치기 코드 프레소 [파이썬으로 배우는 데이터 분석: Pandas] 강의 내용 정리 # 데이터 합치기..?실생활에서도 여러 데이터를 하나로 합쳐 분석을 해야하는 경우가 빈번히 발생한다. 데이터를 합칠 때 데이터의 형식 또는, 데이터에 담긴 내용이 일치하는 경우도 있겠지만 데이터 생성에 표준이 자세히 정해지지 않았다면 일치하는 경우는 드물다. 따라서 내가 원하는 형식으로 데이터를 합쳐 가공하기 위해서는 그 방법을 정확히 숙지해야한다. Pandas 라이브러리에서는 데이터를 합치기 위한 방법으로 pandas.concat()을 제공한다. 이는 2개 이상의 Series 또는, DataFrame 객체들을 하나로 합친다. # API Reference# pandas.concatAPI Reference:: pandas.con.. 2024. 9. 14. Pandas 데이터 그룹화 코드 프레소 [파이썬으로 배우는 데이터 분석: Pandas] 강의 내용 정리 # 데이터 그룹화..?강의 자료에서 데이터 그룹화의 예시에 아주 적합한 시각 자료가 있어 이를 활용하여 데이터 그룹화에 대해 설명하도록 하겠다. 위의 데이터에는 노선 번호별 승하차에 대한 정보가 담겨있다. 이 데이터를 그대로 사용하면 전체 데이터를 정확히 분석하기에 어려움이 있다. 따라서 이를 노선별로 그룹화하는 과정이 필요하다 위의 그림은 노선별로 mean()을 적용하여 노선별로 승하차 평균이라는 결과 집계를 얻을 수 있다. 데이터 그룹화 연산은 아래 과정을 거친다. 전체 데이터를 그룹별로 나눈다.(split) 각 그룹별로 집계함수를 적용(apply) 그룹별로 집계결과를 하나로 합친다.(combine) Pandas 라이브러.. 2024. 9. 14. Pandas 집계함수 코드 프레소 [파이썬으로 배우는 데이터 분석 : Pandas] 강의 내용 정리# 집계함수..?Pandas에서도 Numpy와 마찬가지로 다양한 집계함수를 제공한다. 데이터가 저장된 자료구조가 DataFrame인지, Ndarray인지를 잘 파악하여 적절한 집계함수를 적용해야한다.집계함수에 대한 설명은 이전 Numpy 집계함수에 대해 정리한 포스팅 링크를 남겨두겠다.2024.09.12 - [공부한 것들../Numpy] - Numpy 집계 함수 Numpy 집계 함수# 집계함수..? 집계 함수(Aggregate Function)는 데이터를 종합하여 특정 연산을 적용하는 함수를 일컫는 말이다. Numpy의 집계함수는 아래와 같이 정리할 수 있다. sum() :합min() : 최소값max() : 최대값cubottl.. 2024. 9. 14. Pandas 인덱싱(Indexing) & 슬라이싱(Slicing) 코드 프레소 [파이썬으로 배우는 데이터 분석 : Pandas] 강의 내용 정리# 인덱싱 & 슬라이싱..?DataFrame에서 인덱싱은 column명을 이용하여 열 데이터 조회가 가능하다. indexing을 위한 함수는 아래와 같다. loc[] : 인덱스 명 기반 데이터 조회 iloc[]: 인덱스 번호 기반 데이터 조회DataFrame의 데이터에 접근할 때 슬라이싱 기법을 이용하면 여러 데이터를 쉽게 조회 가능하다. 슬라이싱 기법은 다음의 특징을 가지고 있다. 기본적으로 행 데이터를 기준으로 조회한다.슬라이싱 범위는 start, end, step으로 명시한다. start: 조회의 시작 위치 (optional)end: 조회의 종료 위치, end-1까지 조회 (optional)step: 조회 간격 (opt.. 2024. 9. 14. 이전 1 2 3 4 ··· 7 다음
