WinGyu_coder

저번 1장에서 데이터를 가져왔는데 이제 EDA과정을 거칠때 사용하는 Pandas 판다스 라이브러리 일부 명령어를 설명하겠습니다. (EDA는 데이터 분석을 하기전 시각화 및 데이터 형태를 알아보는 것이라고 생각하면 편합니다. 추후에 정의할 예정) import pandas as pd test = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/데이터분석/titanic/test.csv') train = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/데이터분석/titanic/train.csv') 저번 시간에 Pandas을 사용해서 csv파일을 가져왔습니다. 이걸 간단하게 형태를 확인해 보도록 하죠. 1. head() train.head() head()는..

우선 Langchain에서는 수 많은 거대 LLM 모델을 지원한다. 가격이 가장 저렴한 GPT- 3.5 터보 모델을 사용하였다. from langchain.chat_models import ChatOpenAI chat = ChatOpenAI() 아주 쉽다. 위처럼 코드를 입력하면 OpenAI 에서 제공하는 GPT 모델을 가져올수있다. 위와 같은 코드를 사용할려면 GPT에 결제 카드를 등록하고 API 키를 가져와야한다. 이 부분은 다 알거라 생각하고 설명하지 않겠다. 필자는 .env에 API KEY 값을 넣어두었다. (OPENAI_API_KEY 라는 변수에 넣어줘야 자동 인식한다.) 모델을 불러왔으면 사용법은 아주 간단하다. chat.predict("Hello, what is your name?") 위와 ..

OpenCV의 GPU 모듈은 이미지 처리 작업을 빠르게 수행하기 위해 사용됩니다. 특히, 다음과 같은 상황에서 유용합니다: 대량의 이미지 처리: 많은 양의 이미지나 영상 데이터를 빠르게 처리해야 하는 경우 GPU의 병렬 처리 능력을 활용해 시간을 절약할 수 있습니다. 실시간 처리 요구: 실시간 영상 처리나 컴퓨터 비전 기반의 인터랙티브 시스템에서는 빠른 응답 시간이 필요합니다. GPU를 사용하면 프레임당 처리 시간을 줄일 수 있습니다. 계산 집약적 작업: 복잡하고 계산 집약적인 이미지 처리 알고리즘을 사용하는 경우, CPU만을 사용하는 것보다 GPU를 활용하면 더 높은 성능을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, OpenCV의 GPU 모듈을 사용하여 이미지의 색공간을 변환하거나, 가우시안 블러를 적용하는 등의..