Day 43. EDA 예시 코드 공부

0. 회고

• EDA 예시 코드 공부, 어떻게 문제를 해결할 것인가
• EDA 예시 코드를 공부하고 끝났다

 

 

1. os.listdir

• m.blog.naver.com/hankrah/221755651815

007 os.listdir() method

 

 

2. os.path.join

• 경로를 병합하여 새로운 경로 생성
• 예) os.path.join('C:\Tmp', 'a', 'b') -> "C:\Tmp\a\b"

 

 

3. glob

• 파일들의 리스트를 뽑을 때 사용하는데, 파일의 경로를 유연하게 이용할 수 있음

 

 

4. 질문

• 불균형한 데이터일 때, 제일 적은 데이터셋에 대해서만 augmentation을 주는 것이 효과적일까?
  • aistages 토론 답변 1: 적은 비율의 데이터를 더 추출하는 오버샘플링이나 클래스별 가중치를 주는 방법도 있는 것 같다.
    • [참고] https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/imbalanced_data

불균형 데이터 분류  |  TensorFlow Core

• EDA에서 이미지 픽셀값 분포와 RGB 분포를 살펴본 이유는? 향후 분석에 어떤 인사이트를 줄 수 있나? Data augmentation과 관련되나? 그렇다면 어떤 augmentation을 줄 수 있을까?
• "나이를 어떻게 예측하지? 눈가주름으로?"라는 코멘트를 보고 오늘 피어들과 이야기해보았다.
  • 딥러닝으로 컴퓨터가 알아서 예측한 후, 결과론적으로 분류된 결과가 눈가주름과 상관관계가 있다고 해석하는 경우
  • 사람이 판단했을 때, 나이를 구분하는데 결정적인 부분(예. 눈가, 이마)에 가중치를 줄 수 있는 경우 → detection?