# 1.1 Image Prepare with Data Wrangler

Data Wrangler를 활용하여, 이미지 데이터에 대한 전처리에 대해 다뤄보겠습니다.

이미지 데이터를 레이블 지정, 학습/추론 등에 사용하려면 먼저 데이터에 대한 준비가 필요합니다.\
데이터 준비에는 다음과 같은 단계를 거치게 됩니다. \
 \- 정리 (중복 제거, 손상된 이미지 또는 이상값 삭제 등)\
 \- 분석 (예: 특정 속성을 기반으로 이미지 그룹화) \
 \- 표준화 (예: 크기 조정, 방향 변경, 조명 및 색상 표준화 등) \
그리고 더 나은 레이블 지정하고, 학습 또는 추론 결과를 위해 보강 (대비 강화, 관련 없는 개체 흐림, 업 스케일 등) 해야 합니다.

Amazon SageMaker Data Wrangler를 사용하면 코드를 거의 또는 전혀 사용하지 않고 기계 학습 (ML) 을 위한 이미지 데이터 준비를 수행할 수 있습니다.

<figure><img src="/files/So6eUnvrMzLptU9uIpUh" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Data Wrangler는 다음과 같은 이미지 처리를 위한 다양한 기본 제공 변환을 지원합니다:

```
이미지 흐림 – 오픈 소스 이미지 라이브러리(Gaussian, Average, Median, Motion 등)
손상된 이미지 – 손상 기술(Gaussian 노이즈, 임펄스 노이즈, Speckle 노이즈 등)
영상 대비 향상 – 조영 증강 기법(감마 대비, Sigmoid 대비, 로그 대비, 선형 대비, 히스토그램 균등화 등)
이미지 크기 조정 – 크기 조정 기술(자르기, 패딩 등)
```

다음페이지에서 Data Wrangler에 대해 직접 다뤄보는 시간을 가지겠습니다.<br>


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://cheolmin-ki.gitbook.io/sagemaker-image-workshop/lab1.-image-prepare-with-data-wrangler/1.1-image-prepare-with-data-wrangler.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.