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수능 Trend Visualization (3)

Contributor 김동윤님 지난 글에서 spines, grid, legend를 정리했습니다. grid를 넣으려고 minor tick도 설정해 보았구요. 기본 데이터는 다 그렸는데, 이걸로는 아쉽습니다. 메시지를 추출해서 전달해봅시다. 5. 토달기 : annotate 지원자 수는 수능을 보겠다고 원서를 제출한 사람 수고 응시자 수는 실제로 가서

수능 Trend Visualization (2)

지난 글에서 수능 데이터를 시각화해봤습니다. 그림은 나왔는데 틀과 legend가 정리되지 않았습니다. spine, grid, legend를 정리하고 부가 정보를 넣어봅시다. 이번 글에서는 부분적으로 필요한 코드 위주로 기술하고, 가끔 전체 코드를 보이도록 하겠습니다. 2. spines Pega Devlog: Spines & Grids lin

수능 Trend Visualization (1)

대학수학능력시험은 94학번 이후 대학 진학을 결정하는 시험입니다. 얼마 전에 끝난 2021학년도 수능을 포함해 29회의 수능이 있었습니다. 근 30년간 응시생과 점수에 대한 트렌드를 확인해 보겠습니다. 1. 데이터1.1. 데이터 확보 한국교육과정평가원 대학수학능력시험 정보 수학능력시험 관련 데이터는 공공데이터 포털에서 다운받을 수 있습니다. 여러

이세계에서 시작하는 데분러 생활

코드스테이츠에서 진행한 현장의 이야기 Talk시간 발표입니다. 2020.10.23 발표영상입니다. 코드스테이츠의 허가 하에 영상을 게시합니다. 지난 20년간의 제 삶을 직무 전환의 관점에서 돌이켜 보았습니다. 이 영상이 누군가에겐 보탬이 되기를 바랍니다. 제 발표를 들은 코드스테이츠 수강생들의 후기입니다. 문승태 님 후기 : 내일을 알 수 없

Visualization of Image Exceeding Limitation

연산 결과를 그림으로 표현하다보면, 표현 가능한 범위를 넘어설 때가 있습니다. 이럴 때 어쩔 수 없이 표현 가능한 범위로 우겨넣어 표현하지만, 오해를 유발합니다. 최대한 오해를 방지하려는 노력으로 이해해 주시면 좋겠습니다. Pega Devlog: tf.keras BatchNormalization 1. 지난 글에 이어서 지난 글에 이런 부분이 있습니다

keras BatchNormalization

Contributors 하헌진님, 흑염룡님, 머린이왕자님 CNN에서 batch normalization은 Convolution layer를 따라다닙니다. 배치 정규화batch normalization는 그레이디언트 소실gradient vanishing과 폭주exploding 문제를 해결하기 위해 제안되었습니다. 본 글에서는 배치 정규화의 이론적 내용을

keras Conv2D

Convolution의 기초 명령어 Conv2D 예시입니다. 딥러닝의 일부로서가 아닌 명령어 자체 기능을 봅니다. 무엇을 받아서 무엇으로 바꾸는지 살펴봅니다. 1. 2D Convolution pyimagesearch: Keras Conv2D and Convolutional Layers convolution, 또는 합성곱 연산은 CNN(Convolut

Tight Layout

tight_layout()으로 axes 사이 간격을 적절하게 조정할 수 있습니다. subplots, legend와 함께 사용하는 방법을 알아봅시다. 간혹 tight_layout()이 잘 안될 때 해결하는 방법도 알아봅시다. Contributor 데이터짱님, 안수빈님 1. 최종적으로 그릴 그림 이번 글에서, 우리는 이 그림을 그릴겁니다. 포인트는 다