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정지, 좌회전, 직진, 우회전 데이터 수량과 비율 확인
정지, 좌회전, 직진, 우회전 데이터 수량과 비율 확인
cd /home/orangepi/autonomousCar/lesson4
sudo python3 data_analysis.py
도로 이미지와 방향키 값을 반전시킨 데이터를 추가 생성
도로 이미지와 방향키 값을 반전시킨 데이터를 추가 생성
sudo python3 decalcom.py
data.csv에서 'dc_'로 시작하는 이름을 가진 파일은 새로 생성된 파일이다.
좌회전과 우회전 값이 같게 나오는지 확인해 보자.
sudo python3 data_analysis.py
직진 데이터가 좌회전과 우회전 데이터보다 많으면
직진 데이터가 좌회전과 우회전 데이터보다 많으면
학습이 잘 안될 수 있음
업 샘플링을 통해 좌회전, 우회전 데이터를 한 번 더 복사(직진 데이터가 너무 부족해 지면 않됨)
sudo python3 data_upsampling.py
sudo python3 data_analysis.py
업 샘플링(Up Sampling)
양이 적은 쪽 종류(좌, 우회전)의 데이터를 반복 사용해서, 많은 쪽(직진)의 양과 맞추는 방법
전체 데이터의 양이 늘어나고 손쉽게 데이터 비율을 맞출 수 있지만, 반복 사용한 데이터에서 과도한 학습(Overfitting)이 이루어질 수 있다.
다운 샘플링(Down Sampling)
양이 많은 종류의 데이터를 줄여서, 적은 쪽의 양에 맞추는 방법
중요한 데이터가 빠질 경우 좋지 않은 성능을 가진 인공지능이 될 가능성이 있고, 전체 데이터의 양이 적어지는 단점이 있다.
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