반응형 시각화2 [R] symbols() - 심볼 그래프를 활용해서 데이터를 시각화해보자! 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 symbols 함수를 이용해서 데이터를 시각화 해보는 방법을 알아보도록 하겠습니다. 빠르게 알아보도록 하죠! [ symbols() ] 먼저 R의 내장된 데이터인 trees를 사용해보도록 하겠습니다. 미국에서 흑단나무 데이터를 저장해 놓은 것이라고 합니다. trees를 확인해보면, Girth(지름), Height(높이), Volume(볼륨)의 항목의 데이터를 확인할 수 있습니다. head(trees) 아래의 코드를 확인해 보겠습니다. 먼저, with() 함수는 데이터 프레임, 리스트 변수에 이름으로 접글 가능할 수 있도록 도움을 주는 함수입니다. 그 함수에 trees 데이터를 적용 합니다. 그리고 Height, Volume을 설정했습니다. 순서로 x, y 좌표에 적.. 2024. 3. 18. [We-Co] TensorBoard - 학습과정 시각화, Tensorflow 안녕하세요. 위기의코딩맨입니다. 오늘은 TensorBoard에 관해 간단하게 알아보도록 하겠습니다. TensorFlow로 학습을 진행하면서 Log나 학습과정을 한눈에 알아보기 힘든 문제점이 있었습니다. 이러한 학습과정을 시각화에 도움을 주는 TensorBoard라는 기능이 있습니다. 저는 구글에서 제공하는 Colab을 사용하여 진행했습니다. 해당 이미지와 같이 작업을 진행하면 Epoch이 반복될 때마다 Loss가 감소하는지, 정확도가 증가하는지 등 원하는 값을 찾아가고 있는지 도움을 주는 기능을합니다. TensorBoard에서는 가장 많이 사용되는 3가지의 API를 설명드리겠습니다. - tf.summary.scalar Scalar의 값 형태의 로그를 저장하는 기능을 제공하고 Loss 값이나, 정확도의 값.. 2021. 10. 5. 이전 1 다음 반응형
