인공지능

Yolov8 - 내 커스텀 데이터를 이용해 학습하기 / 훈련 데이터와 검증 데이터로 나누기

사용하기에 앞서 https://github.com/ultralytics/ultralytics 위 링크에 접속하여 Clone한 후에 내 로컬에서 열어줍니다. 언어는 Python을 이용해 작업을 진행해보겠습니다. GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite - GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite github.com 위 모델을 이용하기 위해서는 반드시 .yaml 파일이 필요합니다. 아래는 제가 작업한..

딥러닝 : Time Series 데이터를 처리할 때 사용하는 resample()

resample()함수 # 그룹바이함수를 이용해서는 날짜 데이터로 바로 # 년 단위, 월 단위, 일 단위, 시 단위, 분 단위, 초 단위 등으로 묶어라 # 라고 할 수가 없다 # 따라서 먼저 Date컬럼을 인덱스로 만들어준다. # 그러면 resample 함수를 사용할 수 있게 된다. # 바로 이 함수가, 년단위 월단위 등등으로 데이터를 묶어서 처리가 가능하다. 이 함수를 사용하기위해 인덱스를 설정하는 방법 chicago_df.index = chicago_df['Date'] # 데이터 프레임의 인덱스를 데이터프레임의 'Date'컬럼으로하라 인덱스가 바뀐 것을 확인 참고 자료 # resample 'Y' 는 년도다. 년도로 리샘플한 후, 각 년도별 몇개의 범죄 데이터를 가지고 있는지 확인한다. df_year=..

딥러닝 : Prophet 라이브러리를 이용한 Time Series 데이터 예측

AVOCADO 가격 예측 ( Prophet ) STEP #0: 데이터셋 데이터는 미국의 아보카도 리테일 데이터 입니다. (2018년도 weekly 데이터) 아보카도 거래량과 가격이 나와 있습니다 컬럼 설명 : Date - The date of the observation AveragePrice - the average price of a single avocado type - conventional or organic year - the year Region - the city or region of the observation Total Volume - Total number of avocados sold 4046 - Total number of avocados with PLU 4046 sold - P..

딥러닝 : 에포크 시마다 가장 좋은 모델을 저장하는 ModelCheckpoint와 기록을 남기는 CSVLogger 사용법

The Vehicle Type Classification Project Vehicle Type을 분류하는 실습을 진행해보겠습니다. # import the necessary packages from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from tensorflow.keras.layers import AveragePooling2D, GlobalAveragePooling2D, BatchNormalization #from tensorflow.keras.applications import ResNet50 #from tensorflow.keras.applications import Xception from tensorflow.keras.ap..