머신러닝/딥러닝

기계학습 (Machine Learning) : 컴퓨터가 데이터간의 관계를 학습하여, 새로운 수식(Model)을 도출하는 작업기계학습의 핵심 Point :학습 능력 : 컴퓨터가 데이터를 얼마나 잘 학습하여 Model을 도출하는가일반화 능력 : 새로운 데이터가 들어왔을 때

결측값을 다른 값으로 대치 (fillna)단순대치(fillna)를 위한 라이브러리 불러오기'Credit_Rank' 컬럼의 결측치 개수 확인✔︎ 'CR_clean' 파생변수 생성: 결측치를 mean값으로 대치한 컬럼아래와 같이 결측치가 대치가 됨✔︎ 문자 항목에 대해 최

학습 단계에서 일반화가 더욱 잘 수행되기 위해, 학습데이터를 여러 단계로 나누어 교차로 검증하는 기법Train Set 내에서 Train Data와 Validation Data를 구분하여, 반복적으로 Validation Set을 바꿔가며 학습 \- K-Fold Cros

변수(X)들의 부분집합을 선택, 모델의 중요하지 않은 변수를 없애, 모델의 복잡도를 감소시키고 성능을 향상시키는 기법

Complex-YOLOv4란쉽게 말해서, 객체 검출에 흔히 쓰이는 YOLO알고리즘에서 클라우드 데이터(PCD)에 특화된 알고리즘이다.셋업 방법GitHub: https://github.com/maudzung/Complex-YOLOv4-Pytorch<Wind