[Pandas] 데이터 변환 - 특징 선택
목표 특성 선택의 정의 및 목적을 설명할 수 있다. 특징 선택의 방안을 3가지로 구분할 수 있다. 특징 선택(Featrue Selection) 가장 좋은 성능을 보여줄 수 있는 데이터의 부분 집합(Subset)을 찾아내는 방법 모델 생성에 밀접한 데이터의 부분 집합을 선택하여 연산 효율성 및 모델 성능을 확보 피처 엔지니어링의 주요 토픽이면서 많이 활용되는 기법 목적 및 필요성 연산효율성 특징 생성과는 다르게 원 데이터 공간 내 유의미한 특징을 선택하는 기법 연산 효율 및 적절한 특징을 찾기 위해서 수행한다. 원본 데이터에서 가장 유용한 특징만을 선택하여 간단한 모델 구성 및 성능 확보가 목적 특징 선택 방안 필터 특징들에 대한 통계적 점수를 부여하여 순위를 매기고 선택하는 방법론 실행속도가 빠르다는 측..
https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11522634&language=ko_KR&hasTopBanner=true https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11132879 임베디드에 CNN 같은 모델이 적용되기 위해서는 양자화나 가지치기(드롭아웃)이 선행되어야 한다. 요즘에는 일반적으로 경량화가 되어 있는 모델들도 많아 스마트폰에서도 사용이 가능하지만, GPU가 없는 임베디드에서는 무리인 가능성이 없지 않다. 여기서 양자화는 float32 기반으로 스탄다드하게 훈련된 모델을, 타입 변환을 통해 용량을 줄이는 행위를 말한다. 그만큼 인식률이 떨어지는데, 두 논문은 얼마나 그 인식률이 ..