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[인공지능#5/09-28] 선형대수(벡터,행렬,분해,놈,선형결합..)

[인공지능#4/09-21] 학습모델(검증, k-교차검증)선택, 규제(데이터 증대, 가중치 패널티), 인공지능 [인공지능#3/09-19] 기계학습 훈련과정, 오버피팅(overfitting)과 언더피팅(underfitting), 편향(bias)과 변 [인공지능#2/09-14] 특징공간, 차원의 저주, 기계학습의 전반적 개요 및 목적함수의 의미와 훈련과 [ devforyou.tistory.com 본 포스팅은 2022-09-28(수), 국민대학교 이재구 교수님의 인공지능 수업을 통해 배운내용을 정리하기 위해 작성하는 게시글입니다. # 선형대수와 인공지능 선형대수를 통해 데이터를 쉽게 다룰 수 있고, 데이터 분석에 필요한 배경을 제공해준다. 수 -> 벡터 -> 행렬 -> 텐서와 같이 차원이 확장됨에따라 형태가 나..

[컴퓨터비전#7/09-28] Linear Regression, 벡터화, feature map

[컴퓨터비전#6/09-26] 기계학습의 종류와 개념, 손실함수, 손실함수와 파라메타 [컴퓨터비전#5/09-21] 그레디언트(엣지방향,강도), 소벨마스크 엣지검출, 엣지 잡음과 DOG & LOG 마스 [컴퓨터비전#4/09-19] 엣지 검출, 엣지 검출을 위한 미분 활용, 이미지에서의 미분 개념 [컴퓨터비 devforyou.tistory.com 본 포스팅은 2022-09-28(수), 국민대학교 김장호교수님의 컴퓨터 비전 수업을 통해 배운내용을 정리하기 위해 작성하는 게시글입니다. # 시작하며 함수 f*의 진리값(최적)의 함수가 존재한다. 우리의 목표는 input데이터 Z로부터 대략적은 함수를 만들어 진리의 f*에 근접하게 만드는 것이다. 그러나 f*를 정확히 알 수 없기 때문에 어렵다. Linear Regr..

[컴퓨터비전#6/09-26] 기계학습의 종류와 개념, 손실함수, 손실함수와 파라메타

[컴퓨터비전#5/09-21] 그레디언트(엣지방향,강도), 소벨마스크 엣지검출, 엣지 잡음과 DOG & LOG 마스 [컴퓨터비전#4/09-19] 엣지 검출, 엣지 검출을 위한 미분 활용, 이미지에서의 미분 개념 [컴퓨터비전#3/09-16] 필터링( 메디안, 평균, 가우시안), 동차좌표와 동차행렬 [컴퓨터비전#2/09-14] 히스토그램, devforyou.tistory.com 본 포스팅은 2022-09-26(월), 국민대학교 김장호교수님의 컴퓨터 비전 수업을 통해 배운내용을 정리하기 위해 작성하는 게시글입니다. # 기계학습 컴퓨터비전에는 기계학습(머신러닝)과 같은 지식이 필요하기때문에, 다음 단원을 시작하기전에 크게크게 개념을 잡아주시기 위해서 이번 수업을 진행하셨다. 기계학습방법을 크게 4가지로 나누어 볼..

[인공지능#4/09-21] 학습모델(검증, k-교차검증)선택, 규제(데이터 증대, 가중치 패널티), 인공지능 기본수학

[인공지능#3/09-19] 기계학습 훈련과정, 오버피팅(overfitting)과 언더피팅(underfitting), 편향(bias)과 변 [인공지능#2/09-14] 특징공간, 차원의 저주, 기계학습의 전반적 개요 및 목적함수의 의미와 훈련과 [인공지능#1/09-07] 인공지능의 정의, 교사학습, 비교사학습, 강화학습, 준교사학습, 모델의 유형 devforyou.tistory.com 본 포스팅은 2022-09-21(수), 국민대학교 이재구 교수님의 인공지능 수업을 통해 배운내용을 정리하기 위해 작성하는 게시글입니다. # 시작하며 저번 시간에는 과대적합(overfitting)과 과소적합(underfitting)에 대해서 공부했다. 이 현상은 모델의 자유도때문에 생기는 결과이다. 모델이 너무 크면(높은 차항)..

[컴퓨터비전#5/09-21] 그레디언트(엣지방향,강도), 소벨마스크 엣지검출, 엣지 잡음과 DOG & LOG 마스크

[컴퓨터비전#4/09-19] 엣지 검출, 엣지 검출을 위한 미분 활용, 이미지에서의 미분 개념 [컴퓨터비전#3/09-16] 필터링( 메디안, 평균, 가우시안), 동차좌표와 동차행렬 [컴퓨터비전#2/09-14] 히스토그램, 히스토그램 평활화, 점연산(선형,비선형,디졸브),영역연산(상관, 본 포스팅은 2022-09-14 devforyou.tistory.com 본 포스팅은 2022-09-21(수), 국민대학교 김장호교수님의 컴퓨터 비전 수업을 통해 배운내용을 정리하기 위해 작성하는 게시글입니다. # 시작하며 저번시간에는 미분을 통해서 엣지인 지점을 어떻게 찾을 수 있는지, 이를 마스크를 통해서 계산하는 방법에 대해서 배웠다. 배운 내용을 간단히 요약 해보며 시작하겠다. 영상(=이미지)에서 엣지(edge)는 픽..

[인공지능#3/09-19] 기계학습 훈련과정, 오버피팅(overfitting)과 언더피팅(underfitting), 편향(bias)과 변동(variance)

[인공지능#2/09-14] 특징공간, 차원의 저주, 기계학습의 전반적 개요 및 목적함수의 의미와 훈련과 [인공지능#1/09-07] 인공지능의 정의, 교사학습, 비교사학습, 강화학습, 준교사학습, 모델의 유형 본 포스팅은 2022-09-07(수), 국민대학교 이재구 교수님의 인공지능 수업을 통해 배운내용을 정리하 devforyou.tistory.com 본 포스팅은 2022-09-19(월), 국민대학교 이재구 교수님의 인공지능 수업을 통해 배운내용을 정리하기 위해 작성하는 게시글입니다. # 모델 훈련 과정 앞선 강의에서 배웠듯, 데이터셋은 모델에 있어서 매우 중요한 역할을 한다고 배웠다. 이러한 데이터셋을 가지고 모델을 학습시켜 최적의 모델을 얻은 후, 학습된 모델을 사용하게 된다. 모델이 어떻게 훈련되는지..