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LoRA 트레이닝 초보자를 위한 필수 가이드 데이터셋 준비LoRA 모델의 성능은 학습에 사용되는 데이터셋의 품질에 크게 좌우됩니다. 따라서 고품질의 이미지를 수집하는 것이 중요합니다. 이미지 수집을 위해 다음과 같은 사이트를 활용할 수 있습니다:검색 엔진: Google, Bing, Yandex 등에서 원하는 이미지를 검색하여 수집할 수 있습니다.아트 사이트: DeviantArt, Pixiv, Sketchers United 등 다양한 아티스트들의 작품을 모아놓은 사이트입니다.비디오 공유 플랫폼: YouTube, TikTok 등에서 영상을 캡처하여 이미지로 활용할 수 있습니다.Booru 계열 사이트: Danbooru, Gelbooru 등 태그 기반으로 이미지를 분류한 사이트로, 원하는 이미지의 태그를 통해 효율적으로 수집할 수 있습니다.이미지를 수집할.. 2025. 2. 24.
Pandas 실습: 데이터 분석 코로나 데이터 분석코로나 확진자 및 사망자 추이 분석코로나19 팬데믹 동안 확진자와 사망자의 변화를 분석하는 것은 전염병의 확산을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터를 기반으로 시간에 따른 확진자 수와 사망자 수의 변화를 시각적으로 분석하여 전염병의 진행 양상을 살펴볼 수 있습니다.import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 데이터 로드covid_df = pd.read_csv('covid19_data.csv')covid_df['date'] = pd.to_datetime(covid_df['date'])# 시계열 그래프 생성plt.figure(figsize=(15, 8))plt.plot(covid_df['date'], covid_df['new_cases.. 2025. 2. 20.
당분간 파이썬? Pandas 관련 정리하기 데이터프레임 기본 조작 데이터 분석에서 Pandas와 시각화 도구는 필수적인 요소입니다. Pandas는 데이터 조작과 분석을 용이하게 하는 라이브러리이며, Matplotlib과 Seaborn을 활용하면 데이터를 효과적으로 시각화할 수 있습니다. 본 문서에서는 Pandas의 주요 기능과 데이터 시각화 방법을 단계별로 설명합니다.데이터 필터링Pandas에서는 다양한 방법으로 데이터를 필터링할 수 있습니다.# 조건을 사용한 필터링df[df['column'] > 5]# 다중 조건 필터링df[(df['column1'] > 5) & (df['column2'] 그룹화와 집계그룹화를 통해 데이터의 통계적 특성을 쉽게 분석할 수 있습니다.# 기본 그룹화df.groupby('column').mean()# 다중 컬럼 그룹화.. 2025. 2. 18.
실습: 객체지향 프로그래밍을 활용한 다양한 프로그램 구현 주소록 관리 프로그램주소록 관리 프로그램은 객체지향 프로그래밍(OOP)의 개념을 활용하여 연락처를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 연락처 클래스와 주소록 관리 클래스를 통해 사용자들은 연락처를 추가, 검색 및 저장할 수 있습니다.1.1 프로그램 코드class 연락처: def __init__(self, 이름, 전화번호, 이메일=""): self.이름 = 이름 self.전화번호 = 전화번호 self.이메일 = 이메일class 주소록관리: def __init__(self): self.연락처목록 = [] def 연락처추가(self, 연락처): self.연락처목록.append(연락처) def 연.. 2025. 2. 16.

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