Data Science Archives - Page 8 of 13

DL – 딥러닝 소개

딥러닝과 학습 딥러닝은 여러 방법으로 정의할 수 있습니다. 필자는 ‘머신러닝의 학습 전략 중 ANN을 발전시킨 학문’이라고 생각합니다. 실제로 MLP의 히든 레이어가 2개 […]

특징점 (keypoint) 특징점은 ‘영상에서 특징이 될 만한 지점’, ‘영상에서 중요 정보를 가지고 있다고 판단되는 지점’입니다. 특징점을 이용하면 (객체 검출 및 인식), (추적), […]

영상 특징 영상으로부터 추출한 유용한 정보를 ‘영상 특징’이라고 합니다. 예를 들어 (밝기 평균, 히스토그램, 에지, 코너) 등이 있습니다. 특징은 전역 특징과 지역 […]

필터링 필터링은 ‘입력 영상에 필터를 씌워서 출력 영상을 만드는 것’입니다. 그럼 필터링은 어떤 방식으로 이루어질까요? 여러 방식이 있지만 주로 ‘합성곱 연산’을 이용합니다. […]

그래픽 출력 함수 직선 그리기 cv2.line함수를 이용하면 직선을 그릴 수 있습니다.이 때 LineType은 다음과 같이 세 가지가 있습니다. 4-connected line현재 픽셀을 기준으로 […]

기본 정의 영상 정보를 시각적으로 표현한 것 -> 이미지, 동영상 영상 처리 영상을 입력으로 받아서 조작하는 것 ex) 픽셀, 색상, 모양 조작 […]

CUDA GPU 가속 애플리케이션을 만들기 위한 개발 환경(JAVA로 비유하면 가상머신 컴파일러 / 파이썬 코드를 GPU가 계산하기 위한 바이트 코드로 변환) 그래픽카드의 compute […]

이산확률분포: 이산 확률 변수에 관한 분포 이산균등분포: 주사위 사건과 같이 균등한 결과를 내는 사건의 확률질량함수가 갖는 분포f(x)=1/n, x=1,2,…,n | 평균: n+1/2, 분산: […]

딥러닝의 기초가 되는 Artificial Neural Network(인공 신경망)을 소개하겠습니다. ANN모델은 뇌의 정보 처리 방법을 모방한 학습 모델입니다. ANN의 특성은 다음과 같습니다. 학습 가능 […]

분류 알고리즘으로 성능이 우수한 Support Vector Machine을 소개하겠습니다. SVM 모델은 Decision Boundary(결정 경계)의 여백이 클수록 일반화 능력이 더 좋습니다. 여기서 여백이란 경계와 […]