데이터 전처리의 경우 해당 머신러닝의 사용 방법에 따라 다양한 전처리 기법이 사용되고 있습니다. 해당 도메인의 특질을 정확히 파악하는 것이 중요하며, 그에 맞는 전처리 기법을 사용하여야 합니다.
이미지데이터의 경우 머신러닝 학습을 위해서는 사용자가 해상도를 동일한 크기로 지정 합니다.
자세한 기술적 사항은 contact@wise.co.kr로 문의 주시면 해당영역의 담당자가 답변을 해드릴것입니다.
감사합니다.
이미지 해상도만 동일하면,
영상의 사이즈나, 흑백/칼라 상관이 없다는 말씀이신지요?
네 분석코자 하는 이미지데이터의 해상도를 모두 동일하게 지정하는 전처리 작업을해주면 이미지 사이즈는 크게 고려치 않아도 되며, 흑백/칼라의 경우에는 학습의 영향도를 분석하여 사용여부를 판단하면 됩니다.
답변 너무 감사합니다.
학습의 영향도를 분석하여 사용여부를 판단...이부분 잘 모르겠습니다.
머신러닝을 최적? 상태로 돌리기 위한
데이터 전처리의 조건이 따로 있나요? 특히 이미지의 경우 궁금합니다.
1. 각 영상의 사이즈 (예, 521 * 512)를 정해야 하는것인지?
2. 흑백, 칼라와 같이 밴드를 정해야 하는것인지?
3. 이미지 해상도를 정해야 하는것인지?
관련된 이미지 DB를 어떻게 만들어야 하는지 알려주셨으면 합니다.