반응형 파이썬 머신러닝 가이드: 5가지 랜덤 포레스트 기법 소개 머신러닝의 다양한 알고리즘 중에서 랜덤 포레스트는 특히 안정성과 정확성으로 많은 사랑을 받고 있습니다. 이 글에서는 랜덤 포레스트의 기본 개념과 함께, 실제 활용할 수 있는 5가지 기법을 소개하겠습니다. 또한, 다양한 사례와 실용적인 팁을 통해 독자 여러분이 랜덤 포레스트를 효과적으로 활용할 수 있도록 도와드리겠습니다.랜덤 포레스트란?랜덤 포레스트는 여러 개의 결정 트리를 생성하고 이들의 예측 결과를 결합하여 최종 예측을 수행하는 앙상블 학습 기법입니다. 각 결정 트리는 데이터의 무작위 샘플을 사용하여 학습되며, 이는 과적합을 방지하는 데 도움을 줍니다. 이 기법은 분류와 회귀 문제 모두에서 우수한 성능을 보입니다.랜덤 포레스트 기법 1: 하이퍼파라미터 튜닝랜덤 포레스트 모델의 성능을 극대화하려면 하이퍼.. 2025. 4. 16. 파이썬으로 배우는 서브워드 분리 기법: WordPiece 토크나이저 활용법 자연어 처리(NLP)에서의 토크나이제이션(tokenization)은 텍스트를 의미 있는 단위로 나누는 과정입니다. 이 중에서도 서브워드(subword) 분리 기법은 특히 중요한데, 이는 단어를 더 작은 단위로 나누어, 희귀 단어를 처리하는 데 유용합니다. 본 포스팅에서는 파이썬의 WordPiece 토크나이저를 활용하여 서브워드 분리 기법을 배우고, 실제 활용 사례를 통해 이해를 돕겠습니다.WordPiece 토크나이저란?WordPiece는 Google에서 개발한 서브워드 분리 기법으로, 특히 Transformer 모델에 적합하도록 설계되었습니다. 이 방법은 단어를 작은 조각으로 나누어, 특히 희귀 단어에 대한 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 'unhappiness'라는 단어는 'un', '.. 2025. 4. 13. OpenCV를 활용한 파이썬 영상 화소 처리 기법 5가지 영상 처리 분야에서 OpenCV는 강력한 도구로 널리 사용되고 있습니다. 특히 파이썬과 함께 사용할 때, 다양한 화소 처리 기법을 통해 영상의 품질을 향상시키거나 특정 효과를 추가할 수 있습니다. 이번 글에서는 OpenCV를 활용한 5가지 화소 처리 기법에 대해 알아보겠습니다.1. 화소 밝기 조정화소의 밝기를 조정하는 것은 기본적인 영상 처리 기법 중 하나입니다. 이 기법은 각 화소의 값을 일정한 수치만큼 증가시키거나 감소시켜 이미지의 밝기를 변화시킵니다. 아래는 밝기 조정의 간단한 예제입니다:import cv2import numpy as npimage = cv2.imread('image.jpg')bright_image = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=1, beta=50) .. 2025. 4. 5. OpenCV로 배우는 파이썬 히스토그램, 이미지 균등화와 정규화 기법 이미지 처리에서 히스토그램, 이미지 균등화, 정규화는 매우 중요한 개념입니다. 이 블로그 포스트에서는 OpenCV를 활용하여 이러한 기법들을 배우고, 실제로 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 실용적인 팁과 사례를 제공합니다.히스토그램 이해하기히스토그램은 이미지의 밝기 분포를 나타내는 그래프입니다. 각 축은 픽셀 값과 그에 해당하는 픽셀의 수를 나타냅니다. 히스토그램을 분석하면 이미지의 품질을 평가하고, 후속 처리의 방향을 결정할 수 있습니다.이미지 균등화란?이미지 균등화는 이미지의 대비를 향상시키는 기법입니다. 이 기법은 입력 이미지의 히스토그램을 균등하게 분포시키는 방식으로 작동합니다. 이를 통해 어두운 부분이나 밝은 부분의 세부 사항을 더욱 뚜렷하게 만들 수 있습니다.정규화의 필요성정규화는 이미지의 밝.. 2025. 4. 4. 이전 1 2 다음 반응형