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목록Data Analysis (2)
곤약노트
이미지의 밝기(brightness)를 조절하고 싶을 때 어떻게 해야 할까요? 가장 직관적이고 쉬운 방법 중 하나가 바로 히스토그램 이동(Histogram Shifting)입니다. 앞선 포스팅에서 설명 드린대로 이미지의 히스토그램이란, 각 밝기 값(0~255)이 이미지에 얼마나 자주 등장하는지를 막대 그래프로 표현한 것이에요.왼쪽: 어두운 픽셀 많음오른쪽: 밝은 픽셀 많음픽셀 값을 전체적으로 상수 S만큼 더하거나 빼면, 이미지가 밝아지거나 어두워집니다. U - S \\f(x, y) + S & \text{otherwise} \\L & \text{if } f(x, y) \leq L - S\end{cases}$$">$$ g(x, y) = T(f(x, y)) = \begin{cases} U & \text{if }..
우리는 데이터가 세상을 움직이는 시대에 살고 있다아침에 눈을 떠 스마트폰을 확인하고, 지하철 앱으로 도착 시간을 조회하고, 음악 앱에서 추천 플레이리스트를 듣는다. 우리가 일상에서 마주치는 이 모든 일들 뒤에는 수많은 데이터가 숨겨져 있다. 넷플릭스는 당신이 좋아할 만한 영화를 예측하고, 아마존은 당신이 필요한 물건을 미리 추천해 준다. 심지어 구글, 네이버, 카카오 지도는 언제 도착할지, 길이 막힐지까지 정확히 예측한다. 어떻게 이런 일이 가능할까? 그 답은 바로 데이터 사이언스(Data Science)에 있다. 방대한 데이터를 수집하고, 분석하며, 패턴을 찾아내어 사람들의 행동을 예측하고 더 나은 결정을 이끌어내는 강력한 도구다. 단순히 숫자를 다루는 것이 아닌, 세상을 이해하고 미래를 예측하는 새로..