[6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 41일차 TIL

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8주차-Day3) 실전 프로젝트-1. 기본적인 기계학습 알고리즘을 활용한 풍경(Scene)_이미지_분류

데이터 전처리

나름 열심히 적었던 코드 부분만 공유...

import random

X_train_X = [image for image in X_train[:500]]
y_train_y = [label for label in y_train[:500]]

X_train_augmented = [image for image in X_train]
y_train_augmented = [label for label in y_train]

# 이미지를 하나씩 확인하며 변형된 이미지 추가
for image, label in zip(X_train_X, y_train_y):
    dx = random.uniform(1, 3)
    dy = random.uniform(1, 3)
    X_train_augmented.append(shift_image(image, dx, dy))
    y_train_augmented.append(label)

for image, label in zip(X_train_X, y_train_y):
    X_train_augmented.append(horizontal_flip(image))
    y_train_augmented.append(label)

X_train_augmented = np.array(X_train_augmented)
y_train_augmented = np.array(y_train_augmented)

# 증진된 데이터들을 섞기(shuffle)
shuffle_idx = np.random.permutation(len(X_train_augmented))
X_train_augmented = X_train_augmented[shuffle_idx]
y_train_augmented = y_train_augmented[shuffle_idx]