스터디
용어정리Visual QnA(VQA)이미지에 관한 질문에 대답을 생성하는 딥러닝 기술. 이미지 이해 + 질문 의도 파악 -> 적절한 대답 생성.필요 모델 : 비전모델(이미지 이해 - 이미지 객체, 색상, 형태 이해. 이미지 특징 추출, 중요 객체/영역 식별), 언어모델(질문 이해, 답변 생성) 출처 : 도시공원 운영 및 관리를 위한 VQA 딥러닝 기술 활용 연구 - SNS 이미지 분석을 중심으로, 서울시립대 조경학과 이다연, 박서은, 이재호 MixUp(최적화 알고리즘) 이미지 쌍 사이의 보간(어떠한 데이터들 사이에서 새로운 지점을 선택하는 법.)을 이용해 새로운 train 이미지를 생성하는 것. nn의 견고성&부드러움 향상시킴.지도학습에서, mixup은 리스크 최소화에 인접한 nn의 일반화를 향상시킨다...
from pandas import Series, DataFrameimport pandas as pdimport numpy as np data_url = 'https://..'df_data = pd.read_csv(data_url, sep = '\s+', header = None)df_data.head() 판다스는 파이썬 계의 엑셀로 불리우는데, 강력한 스프레드시트 처리기능을 제공한다.판다스에서 쓰는 것은 dataframe.dataframe 중 하나의 열에 해당하는 데이터 모음이 "Series"그 데이터를 나타내는 data table 전체가 dataframe! Serieslist_d = [1, 2, 3, 4, 5]examp = Series(data = list_d)examp## 첫 열은 index, 둘째 ..
