Keras 개발 process 입력 텐서(X)와 출력 텐서(y)로 이뤄진 훈련 데이터를 정의 입력과 출력을 연결하는 Layer(층)으로 이뤄진 네트워크(모델)을 정의 Sequential 방식: 순서대로 쌓아올린 네트워크로 이뤄진 모델을 생성하는 방식 Functional API 방식: 다양한 구조의 네트워크로 이...
[Deep Learning] 01. 딥러닝 개요
딥러닝 개요 인공지능 (AI - Artificial Intelligence) 지능: 어떤 문제를 해결하기 위한 지적 활동 능력 인공지능 기계가 사람의 지능을 모방하게 하는 기술 규칙기반, 데이터 학습 기반 머신러닝(Ma...
[OpenCV] 03. 도형그리기 & 이미지 이동
도형그리기 각 함수들은 원본 이미지에 도형을 그린다. cv2.line(img, pt1, pt2, color, tickness=None, lineType=None, shift):img 선그리기 매개변수 img: 그릴 대상 이미지 pt1, pt2: 직선의 시작/끝점...
[OpenCV] 02. 기본 영상 처리
히스토그램 영상을 구성하는 픽셀들의 빈도수를 측정하여 그래프(히스토그램)으로 표현 cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges, hist=None, accumulate=None) images: 히스토그램을 구할 입력영상 리스트 channels: 히스토그...
[OpenCV] 01. OpenCV 개요
이미지 처리 Image width X height X channel 의 pixels로 이루어진 matrix → 3차원 배열로 표기 width: 너비로 이미지의 가로 길이를 의미한다. height: 높이로 이미지의 세로 길이를 의미한다. channel: 색을 표현할 수 있는 값들의 개수 ex) rgb → ...
[Machine Learning] 13. LogisticRegression(로지스틱 회귀)
로지스틱 회귀 (LogisticRegression) 선형회귀 알고리즘을 이용한 이진 분류 모델 Sample이 특정 클래스에 속할 확률을 추정한다. 확률 추정 선형회귀 처럼 입력 특성(Feature)에 가중치 합을 계산한 값을 로지스틱 함수를 적용해 확률을 계산한다. [\hat{p} = \sigma \left( \mathbf{w}^...
[Machine Learning] 12. Optimize(최적화)
최적화 (Optimize) 모델이 예측한 결과와 정답간의 차이(오차)를 가장 적게 만드는 Parameter를 찾는 과정을 최적화라고 한다. 모델의 예측값과 실제 값의 차이를 계산하는 함수를 만들고 그 값이 최소가 되는 지점을 찾는 작업을 한다. 최적화 문제 함수 f(w) 의 값을 최소화(또는 최대화) 하는 변수 w(파라미터)...
[Machine Learning] 11. Linear Regression
선형회귀 개요 선형 회귀(線型回歸, Linear regression)는 종속 변수 y와 한 개 이상의 독립 변수X와의 선형 상관 관계를 모델링하는 회귀분석 기법. 위키백과 선형회귀 모델 각 Feature들에 가중치(Weight)를 곱하고 편향(bias)를 더해 예측 결과를 출력한다. Weight와 bias가 학습 대상 Parameter가 ...
[Machine Learning] 10. Regression(회귀)
Regression Regression 이란? 예측할 값(Target)이 연속형(continuous) 데이터(float)인 지도 학습(Supervised Learning). 회귀(Regression) 평가지표 MSE RMSE ${R^2}$ 회귀(Regression)의 주요 평가 지...
[Machine Learning] 09. Ensemble
Ensemble Ensemble 이란? 여러 모델을 학습시켜 결합하는 방식으로 문제를 해결하는 방식 개별로 학습한 여러 모델을 조합해 과적합을 막고 일반화 성능을 향상시킬 수 있다. 개별 모델의 성능이 확보되지 않을 때 성능향상에 도움될 수 있다. Ensemble 종류 Voting(투표) 방식 여러 개의 Est...