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Lecture Survey Summary (Google Forms)

2주 전 학회에서 머신러닝 기초 강의를 했습니다. Google Forms를 통해서 참석자들에게 피드백을 받았습니다. 답변 정리에 Matplotlib 함수를 적극적으로 사용했습니다. 1. Google Forms Google Forms는 간단하게 설문조사를 할 수 있는 플랫폼입니다. 회의나 회식 일정을 잡는데 사용하기도 편하고 피드백을 받기 좋습니다.

데이터 시각화 가이드 - 제발 이렇게 그리지 마세요

제 직장의 AI 학습조직 발표 영상입니다. 시간관계상 실시간 발표 대신 온라인 영상 공유로 대신합니다. 더 좋은 그림이 있음에도 안좋은 그림을 그리곤 합니다. 몰라서, 생각을 안해봐서, 코딩에 대한 두려움이 원인일 수 있습니다. 강의자료: pdf 내려받기

Matplotlib Vis. Function

자주 사용하는 기능은 함수로 만들면 편리합니다. 마찬가지로 자주 그리는 그림은 함수로 만들면 좋습니다. Matplotlib 객체지향을 사용해 함수를 만듭시다. 1. Parity plot 머신러닝 후 참값을 x축, 예측값을 y축에 놓고 얼마나 비슷한지 평가하고는 합니다. 이런 그림을 parity plot이라고 하며, 매우 자주 그리는 그림입니다. 그림이

Python을 이용한 연구데이터 시각화 Part 3

공대 대학원생을 위한 충북대학교 연구방법론 수업에서 발표한 내용입니다.일부를 나누어 세 번째 영상을 올립니다. (Part 1: 바로가기, Part 2: 바로가기) 논문이나 보고에 사용될 그림은 데이터만 덜렁 그리지 않습니다. 시각화 구성요소 설정 방법을 배워봅니다. 강의자료: ppt 내려받기 실습 코드: https://bit.ly/3ezUoZJ

Python을 이용한 연구데이터 시각화 Part 2

공대 대학원생을 위한 충북대학교 연구방법론 수업에서 발표한 내용입니다.일부를 나누어 두 번째 영상을 올립니다. Google Colab에서 matplotlib으로 그림을 그립니다. 실습 코드: https://bit.ly/3ezUoZJ 기본 3.2.2 버전을 3.4.1로 올려서 사용합니다. 한글 출력도 가능하도록 합니다. Matplotlib의 두

Python을 이용한 연구데이터 시각화 Part 1

공대 대학원생을 위한 충북대학교 연구방법론 수업에서 발표한 내용입니다.일부를 나누어 첫 번째 영상을 올립니다. 공대를 다니면 많은 숫자를 만납니다. 이 숫자는 잘 보이지 않습니다. 숫자의 패턴과 의미를 파악하는 방법이 데이터 시각화입니다. 코드로 하는 시각화는 GUI대비 장점이 많습니다. python으로 시작해봅시다. 이번 영상에서는 matplot

Gibbs Sampling in N-Dimension

부족한 데이터는 기존 분포를 반영해 만들 수 있습니다. 마르코프 체인 몬테카를로(MCMC) 방법의 일종인 깁스 샘플링(Gibbs Sampling)을 사용합시다. matplotlib 3.4. 버전에서 추가된 subfigure와 subplot_mosaic 기능도 실습해보고, matplotlib을 이용해 3D plot 애니메이션도 만들어 봅니다. contri

Validation with Visualization (3)

데이터 불균형으로 인해 train, validation, test dataset의 결과가 따로 놉니다. 층화추출로 데이터를 최대한 균등하게 분할합시다. hyperparameter도 라이브러리를 사용해 편리하게 피팅합시다. 6. Validation set 고정 새로운 노트북을 만들어 데이터를 불러옵니다.123456789101112131415%matplot

Validation with Visualization (2)

contributor: 김홍비님 지난 글에 이어 GridSearchCV를 시각화해봅니다. 화면이라는 매체의 제약상 한 번에 두 개의 변수밖에 바꾸지 못합니다. 그런데도 제법 속이 뚫리고 다음에 뭘 할지 아이디어가 생깁니다. 4. 비선형 모델: kernel SVM sklearn: svm.SVR 선형 모델로는 한계가 있는 것 같습니다. 비선형성을 가

Validation with Visualization (1)

데이터 시각화는 머신러닝 과정을 확인하기 좋습니다. 하이퍼파라미터에 따라 확인할 값이 여럿 있고, 숫자로 확인할 수도 있지만 눈에 잘 들어오지 않아 그림으로 표현해 보았습니다. 1. 데이터 & 분석 설정 What’s new in Matplotlib 3.4.0 필요한 라이브러리들을 불러옵니다. 업데이트된 matplotlib 버전 3.4.1을 사