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
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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
Watermark on Image
이미지 도용을 방지할 수 있는 watermark를 만들어 봅시다. matplotlib으로 데이터와 이미지를 동시에 표현해서 만듭니다. watermark를 박는 4가지 방법을 소개합니다. 1. 다른 사람의 자료에서 내 그림이 보일 때 매일경제: 월 100장씩 사라지던 사우나 수건… 도난 막는 방법은? 최근 제 블로그의 그림이 다른 데서 보이는 일을 겪
Plot on Image
Contributor 현재웅님 matplotlib은 데이터를 그림으로 보여주지만 그림을 읽어 보여주기도 합니다. 이 성질을 이용하면 다양한 연출을 할 수 있습니다. 대용량 데이터의 시각화 결과물을 그림파일로 저장하고 재활용해봅시다. 1. 대용량 데이터 다루기 Matplotlib은 큰 데이터를 다루기에 적합한 도구는 아닐 지도 모릅니다. 커다란 데이터
Since PyCon, 세상 밖으로
PyCon Korea 2020 에서 발표한 라이트닝토크 “Since PyCon, 세상 밖으로” 영상입니다. PyCon Korea 2019에 참여한 이후 제 삶의 변화를 정리한 내용입니다. 제가 2019년에 다른 분들의 발표를 보고 큰 용기와 자극을 얻었듯 누군가에게 보탬이 되기를 바라며 올립니다. PyCon Korea 2020 발표 영상 모음 제
Automatic .gitignore generation
GitHub Docs: Ignoring files .gitignore 파일은 git add 할때 이 파일들은 빼놓고 하라는 뜻입니다. 보안상 민감한 파일일 수도 있고 github 용량제한을 넘어서는 대용량 파일일 수도 있습니다. 한참 일을 하다보니 발생한 대용량 파일을 잊고 커밋했다가 문제가 되었습니다. 이를 방지하고자 .gitignore 파일을 자동
Visualization of Uncertainty
데이터의 불확실성을 함께 보여주는 방법 중 하나로 오차 막대나 신뢰 구간을 사용합니다. 오차 막대는 데이터 하나 하나에 붙여서, 신뢰 구간은 전체적인 범위를 보여줍니다. matplotlib과 seaborn으로 불확실성을 도시하는 방법을 정리했습니다. 0. 데이터 생성 평균이 0이고 표준편차가 1인 데이터를 100개씩 21쌍을 만듭니다. numpy.ran
4 Ways to Make Subplots
시각화를 하다 보면 subplot을 자주 만듭니다. subplot을 만드는 방법은 matplotlib에만도 여러 가지가 있고, seaborn에서는 FacetPlot()을 이용해 데이터로부터 subplot을 만들 수도 있습니다. 관련 질문이 빈번하게 등장하여 종류별로 정리해 봤습니다. 0. 설정 Ridgeline PlotPega Devlog: Matplo