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기존 데이터프레임 일부를 복사하거나 인덱싱 후 값을 수정할 때 종종 발생한다. 기존 데이터프레임을 가져와(복사) 다른 데이터프레임을 만들 때 원본을 수정할 지 복사본을 수정할 지 몰라서 발생하는 오류라고 한다. 두 가지 해결 방법이 있는데, 하나는 경고를 무시하는 것이고 하나는 copy를 사용하는 것! 1. 경고 무시 pd.set_option을 사용한 경고문 제거 # SettingWithCopyError --> 오류 raise 로 코드 실행 X pd.set_option('mode.chained_assignment', 'raise') # SettingWithCopyWarning --> 실행은 되지만 경고문 뜸 pd.set_option('mode.chained_assignment', 'warn') # err..

Pandas concat vs append vs join vs merge Concat gives the flexibility to join based on the axis( all rows or all columns) Append is the specific case(axis=0, join='outer') of concat Join is based on the indexes (set by set_index) on how variable =['left','right','inner','couter'] Merge is based on any particular column each of the two dataframes, this columns are variables on like 'left_on', 'ri..

1 . git clone 명령어로 로컬 저장소 생성하기 git clone [내 원격 저장소 url] master 브랜치 클론 git clone -b [브랜치명] [원격 저장소 url] 특정 브랜치 클론 2. git remote 명령어로 원격 저장소, 로컬 저장소 연결하기 git remote 연결된 원격(remote) 저장소 없으면 아무것도 출력 X git remote add origin [원격 저장소 url] 원격 저장소 연결 git remote show [원격 저장소 이름] 원격 저장소 세부 정보 보기 3. git push 로컬 저장소에 변경된 파일들을 원격 저장소에 올리기 git add . # 변경된 모든 파일 추가 git commit -m "커밋 메시지" git push origin master #..

변경된 Upstream branch를 develop branch로 덮어씌우기 (최신상태를 pull) upstream을 remote로 등록 upstream 내용 fetch develop branch와 upstream 병합 -> 여기까지 하면 내 코드가 최신 코드로 바뀜 다음 작업을 위해 지금 develop branch를 push git remote add upstream "upstream git 주소" git fetch upstream git merge upstream/develop git push origin develop (merge는 upstream이 최신 상태가 되었다는 뜻, 나와 협업자들은 이 최신의 upstream을 다시 pull받아 최신 환경에서 새롭게 작업해야함) 참고: medium.com/..

순차 데이터를 어떻게 순환 신경망을 통해 처리하는지 알아보자. 기억 시스템 만약 시리 같은 개인 비서의 경우 올바른 대답을 하려면 입력을 받을 때마다 그 내용을 기억해야 한다. 반대로 이전 입력을 기억하지 않는 시스템은 무기억 시스템이라 한다. 얕은 신경망(Shallow Neural Network)이 무기억 시스템의 예시 n번째 Time-Step에 대한 결과가 이전 입력에 영향 받지 않는다. 기본적인 순환 신경망 (Vanilla Recurrent Network) Vanilla RNN의 구조는 shallow NN 구조에 '순환(recurrent)'이 추가된 것이다. 순환: n-1번째 time step이 n번째 time step으로 다시 돌아오는 것 기억 시스템이므로 RNN의 출력은 이전의 모든 입력에 영향..

순환 신경망은 입력이나 출력을 순차 데이터로 뽑기 위한 신경망이다. 따라서 순차 데이터(Sequential Data)에 대한 이해가 필요하다. 순차데이터란? 순서가 달라질 경우 의미가 손상되는 데이터, 즉 순서가 의미있는 데이터 시간적 의미가 있는 경우 temporal sequence 일정한 시간차라면 time series ex) DNA 염기 서열(sequential data), 기온 변화(temporal sequence), 샘플링된 소리 신호(time series) ※ Resampling (보간 + 샘플링) Temporal Sequence 신호를 Time Series로 변환하기 위해 신호를 보간(interpolation)하고 이를 균일 시간 간격으로 sampling 한다. 순차 데이터와 심층 신경망 순..

CNN(Convolutional Neural Network)의 convolution layer는 convolution을 통해서 feature map의 크기를 줄인다. Deconvolution은 CNN의 역연산으로 CNN과 반대로 feature map의 크기를 증가시킨다. 이런 Deconvolution은 어디에 쓰일까? 바로 Semantic Segmantation이다. Semantic Segmentation이란 Computer Vision Tasks들 중 하나이다. 위의 그림에 잘 설명되어 있는데, Object Detection은 물체가 있는 위치를 찾아 Bounding Box를 그리는 작업이고 Semantic Segmentation이란, 이미지를 픽셀 단위로 구분해 각 픽셀이 어떤 object class..

import time import datetime start = time.time() ''' 함수내용 ''' sec = time.time() - start times = str(datetime.timedelta(seconds=sec)).split(".") times = times[0] print("Time: ", times)