비슷한 이미지 만드는 생성 AI 사이트 비슷한 이미지를 만들고 싶은데 직접 그리기는 어렵고 불편해서 요즘 생성 AI로 안되는 게 없는 시대이니만큼 가능한지 알아보았습니다. 역시나 있군요! 내 그림과 비슷한 이미지를 만들어주는 사이트를 소개합니다. Clipdrop 재스퍼 AI에서 운영하는 Clipdrop이라는 사이트입니다. 재스퍼는 챗GPT가 나오기 전부터 마케팅을 위한 인공지능을 구축한 회사로 유명한데요. 그래서 그런지 이미지편집 Ai 마케팅을 위한 툴 성능이 좋습니다. 비슷한 이미지 만드는 것도 마케팅 측면에서 중요한 요소인데 이걸 자동으로 만들어주니 작업시간을 아껴줍니다. 방법도 굉장히 간단합니다. Reimagine XL 툴을 선택하면 비슷한 이미지를 만들어주는데 가지고 있는 파일을 드래그앤드롭만 하..
숫자형 데이터 스케일링하기 머신러닝이나 딥러닝으로 빅데이터 분석을 하기전에 필수로 해야하는 것이 데이터값 맞추는 작업입니다. 숫자형 데이터인 경우 숫자가 중구난방이 되면 안되기 모델 정확도가 많이 떨어지기 때문에 컬러마다 범위가 같게 숫자로 맞춰주어야 합니다. 모두 비율로서 맞춰서 모델 예측력을 높입니다. 스케일링 방법 스케일링 방법에는 Min-Max Scaling, Standard Scaling, Robust Scaling이 주요한 방법입니다. Min-Max Scaling 개념: 데이터의 범위를 최솟값을 0, 최댓값을 1로 변환하여 모든 데이터값이 0~1사이의 값으로 바꿔줍니다. 수식: $$X_{\text{scaled}} = \frac{X - X_{\text{min}}}{X_{\text{max}} - ..
인공지능은 현대 사회에서 가장 빠르게 발전하는 기술 중 하나로, 우리의 생활과 업무에 혁명적인 변화를 가져오고 있습니다. 그리고 그 핵심적인 역할을 맡고 있는 것이 바로 "머신러닝(Machine Learning)"입니다. 머신러닝은 알고리즘을 구축하는 컴퓨터 과학의 하위 분야로 최근에는 인공지능의 핵심기술로 자리잡고 있습니다. 요즘은 머신러닝으로 할 수 없는 것들도 많아지고 있는 추세지만 기본적인 베이스가 되고 있는건 변함 없습니다. 컴퓨터가 패턴을 학습하여 스스로 데이터분석과 문제를 해결하는 능력을 갖추게 된다면 얼마나 편해질까요? 데이터를 컴퓨터에게 던져주면 알아서 분석도 해주고 ppt도 만들어주고 문서도 만들어줄겁니다. 여태까지 컴퓨터로 했던 모든 것들은 이제 말이나 타이핑을 통해서 해달라고 요청하..
MNIST를 이용한 다중분류기 구현 방법입니다. 다중분류기는 여러 개의 클래스로 구별하기 위해서 만드는데 SGD, 랜덤 포레스트 ,나이브 베이즈 같은 분류기로 직접 처리가 가능합니다. 다중 분류기를 사용해 직접 사용하기 전에 이진 분류기인 서포트 벡터 머신 분류기를 이용해 다중 클래스로 분류하는 방법을 소개할까 합니다. 원리를 설명하기에 좋고 전략을 세워가는 재미(?)를 아시게 되지 않을까 싶습니다. One-versus-the-rest(OvR) OvR은 숫자 하나 대 나머지를 비교하는 전략입니다. One-versus-all(OvA)라고도 합니다. 숫자별로 숫자 하나만 구별하는 이진 분류기를 만들어서 점수를 매깁니다. 그럼 10개의 점수가 나오는데 이중에서 가장 높은 점수가 나오는 것을 선택하는 방식입니다..