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100.daum.net 백과사전 인코딩 인코딩 또는 인코드(encode)은 다음을 가리키는 말이다. 부호화(符號化)나 인코딩은 정보의 형태나 형식을 변환하는 처리나 처리 방식이다. 문자 인코딩(文字-, llang)은 문자들의 집합을 부호화하는 방법이다. 동음이의 백과사전 검색 더보기 출처: 위키백과 best.makeit25.com 엣지 렌더링 뜻, 인코딩 뜻, 엣지 뜻: 한 번에 정리해드립니다! 우리 삶은 다양한 기술과 개념으로 이루어져 있습니다. 그 중 렌더링, 인코딩, 엣지는 컴퓨터 과학, 디자인, 인공지능 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하는 핵심 개념입니다. 이번 포스팅에서는 세 가지 개념... 2024.03.17 웹문서 검색 더보기 gall.dcinside.com mgallery github 언어에서 문자열 인코딩은 무슨뜻임? 아스키 코드 쓴다고 하잖아 그럼 언어에서 상수 문자열 "abc안녕" 만들면 메모리에서 utf는 가변이라서 영어는 1바이트 먹고 나머지는 2,4바이트 먹고 아스키로 인코딩하면 메모리에서 1바이트씩 먹는다는 거임? 2023.10.23 전체보기 인코딩 뜻 정확히 아는사람? ㅆㅋㄷ blog.naver.com 네세스의 IT STORY 인코딩 뜻 설정까지 동영상 변환 프로그램 프리미어 프로 활용하기 21 이럴 때 동영상 변환 & 인코딩 프로그램 프리미어 프로를 활용하면 아주 간단하게 원하는 코덱과 설정에 맞춰서 변환할 수 있습니다. 인코딩 뜻? 여기서 인코딩 뜻에 대해서 한번 확인하고 넘어가면, 동영상 인코딩은 일정한 조건으로 저장된 비디오 데이터를 다양한 장치에서 재생할 수 있는 형태로 변환하는 과정... 2023.09.27 블로그 검색 더보기 fromuniverse.tistory.com 우주의 블로그 인코딩(encoding) 뜻 인코딩 = 우리가 사용하는 텍스트를 기계가 이해하는 언어로 표현하는 것 # 아스키 코드 테이블 # 한글 인코딩 하려면? CP949(확장 완성형), UTF-8(유니코드) 2024.04.26 blog.naver.com IT마케터 써니가 알려주는 꿀팁 인코딩 뜻 방법까지 알아보기 9 인코딩 뜻 방법까지 알아보기 안녕하세요. 초보자도 재밌게 영상 편집을 할 수 있는 필모라의 마케터 써니입니다:) 영상에 관심 있는 분이라면 '인코딩'에 대해 들어보신 적이 있으실 텐데요. 전공자가 아니라면 인코딩이 어떤 뜻인지 정확하게 알기 어렵습니다. 오늘은 인코딩 뜻이 무엇인지, 프로그램으로 인코딩... 2023.06.04 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 ploradoaa.tistory.com 플로라도의 data workout 원-핫 인코딩의 모든 것(feat.OneHotEncoder vs pd.get_dummies) 범주형 변수의 인코딩 정형데이터를 다룰때, 머신러닝 알고리즘에 수치형 변수가 아닌 카테고리형 변수(범주형 변수)를 적용시키려면 반드시 범주형 변수를 숫자값으로 변환시키는 작업이 필요하다. 이 작업에서는 사이킷런에서 제공하는 아래와 같은 Encoder클래스를 사용한다. 그 중 범주형 변수의 인코딩의 가장 대표격인 원-핫 인코딩에 대해서 알아보자. 1. 원핫 인코딩이란? 원-핫 인코딩은 위의 그림과 같이 'color' 칼럼에 해당하는 'red,blue,green'을 다음과 같이 'color_red, color_blue, color_green'의 각 고유한 피쳐로 나누고 값 칼럼에 해당하는 값을 0 또는 1의 binary 값으로 매핑한다. 0의 값은 관찰 데이터에 해당 피쳐가 속하지 않는다는 뜻이고 1은 관찰 데이터에 해당 피쳐가 속한다는 뜻이다. 원핫 인코딩을 하기 위해서 대표적으로 사용되는 것이 판다스가 제공하는 pd.get_dummies()와 사이킷런이 제공하는 OneHotEncoder()클래스 2. pd.get_dummies() vs OneHotEncoder() 머신러닝을 모델링할때 훈련 데이터와 테스트 데이터의 카테고리형 변수의 unique한 value가 모두 일치한다면 큰 문제가 발생하지 않는다. 그러나, 일반적으로 카테고리형 변수에 대해서 아래와 같이 세가지의 경우가 발생할 수 있다. 1) train data와 test data가 모두 카테고리형 피쳐에 동일한 범주를 갖는 경우 2) train data에는 존재하는 범주가 test data에 존재하지 않는 경우 3) test data에 존재하는 범주가 train data에 존재하지 않는 경우 위의 케이스에서 1번은 큰 문제가 없을 것이 3. 완전 공선성(Perfect multicollinearity) 원핫 인코딩시에 또 다른 주의점이 있는데 , 바로 완전 공선성(Perfect multicollinearity)이다. 완전 공선성이란 하나의 변수가 나머지 변수에 의해 완벽히 설명되는 것을 말한다. 1. 두 변수가 서로 동일한 정보를 나타내는 경우 예를 들어 성별이라는 칼럼은 , 남자여부 라는 칼럼과 동일한 정보를 제공할 뿐이다. 2. 한 변수가 다른 변수의 선형 조합으로 표현 되는 경우 예를 들어 키와 몸무게 사이에 "키 = 몸무게 * 2 + 100" 과 같은 선형식이 성립한다면 이 역시 완전 공선성이다. 이러한 완전 공선성은 여 4. Decision tree-based model에서 그러나 사실 정형 데이터에서 잘 작동하는 트리계열의 모델에서 이러한 원-핫 인코딩의 고려는 불필요하다. 트리 계열의 범주형 변수의 처리는 다른 어느 알고리즘(Neural Net, SVM, Linear Regression,...etc) 보다 더욱 우수하다. 데이터를 단순히 정렬하는 것을 통해 범주형 데이터를 처리하는 Decision tree의 기본 아이디어로부터 출발하여, 다양한 트리계열 모델(random forest, gradient boosting machine, xgb, lgbm , catboost..)이 어떻게 범주형 변수를 5. 카테고리형 변수가 너무 많은 경우 카테고리형 변수가 너무나 많은 경우, 이를 원-핫 인코딩하게 되면 기존의 칼럼 수 보다 칼럼 수가 엄청나게 늘어날 것이다. 이럴 경우에는 원-핫 인코딩이 일반적으로 권장되지 않는다. 원-핫 인코딩으로 sparse data가 만들어지게 된다면, 다른 방식의 인코딩을 취하는 것이 나은 선택이 될 수 있다. EDA와 적절한 feature engineering을 통해 이러한 상황을 미연에 방지해야 한다. 또한, 최소한 데이터 샘플의수가 피쳐의 수보다 5배는 많길 권하고 있다. 6. 원핫 인코딩을 언제해야하는가? 주의점 원-핫 인코딩을 train data와 test data로 split 한 뒤에 수행해야 할까? split하기 전에 수행해야 할까? 이부분에서 사람들이 많은 실수를 하게 된다. 일반적으로 test data를 볼 수 없는 상황을 가정한다면, 원-핫 인코딩은 train_test_split을 수행한 뒤 이루어져야 data leakage의 문제를 피할 수 있다. split을 하지 않은 원본 데이터셋에서, 원-핫 인코딩을 수행하고 train_test_split을 수행하게되면 train 데이터의 정보가 test 데이터에 누수되기 때문이다. 하지만 결론 EDA에는 판다스의 pd.get_dummies() 메서드를 활용해도 좋으나, 모델링 혹은 피쳐 엔지니어링시에는 반드시 사이킷런의 OneHotEncoder 클래스의 기능을 활용하도록 하자. Reference 1) https://coduking.com/entry/%EC%9B%90-%ED%95%AB-%EC%9D%B8%EC%BD%94%EB%94%A9-pdgetdummies-vs-OneHotEncoder 2) 사이킷런 공식 문서 : https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.pre 15 원-핫 인코딩은 위의 그림과 같이 'color' 칼럼에 해당하는 'red,blue,green'을 다음과 같이 'color_red, color_blue, color_green'의 각 고유한 피쳐로 나누고 값 칼럼에 해당하는 값을 0 또는 1의 binary 값으로 매핑한다. 0의 값은 관찰 데이터에 해당 피쳐가 속하지 않는다는 뜻이고 1은 관찰 데이터에 해당 피쳐가 속한다는 뜻이다. 원핫 인코딩을 하기 위해서 대표적으로 사용되는 것이 판다스가 제공하는 pd.get_dummies()와 사이킷런이 제공하는 OneHotEncoder()클래스 2024.03.05 티스토리 검색 더보기 story.kakao.com 엄혜정 엄혜정 - 카카오스토리 공 지 _ 2024년 3월 22일 오후 22초 인코딩 디코딩 먼저 인코딩 디코딩의 뜻부터 볼게요. 쉽게 풀어보자면 인코딩은 암호화해 입력하는 것 디코딩은 암호를 풀어내는 것으로 볼 수 있구요. 창조주 하나님의 DNA가... 2024.03.22 카카오스토리 검색 더보기 brunch.co.kr IAmAI AI와 동거 2일 차: 나를 알아보는 AI 3 영어 약자로 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)이라는 뜻이다. 이 알고리즘이 얼굴을 인식하는 과정은 매우 복잡할 수 있지만, 대표적인 부분만...낼 수 있다. 둘째, 얼굴 내에서 특징을 찾아내 추출하는 기술은 '얼굴 인코딩(Face Encoding)'이라고 한다. 눈, 코, 입, 턱선 등 얼굴의 주요 특징점들을... 브런치북 AI와 동거 중입니다 AI 얼굴 인식 2024.04.15 브런치스토리 검색 더보기