AI (21) 썸네일형 리스트형 computer vision AI ( feat. 역전파, backpropagation, computational graph ) 오늘도 좋은 하루 보내시고 계실까요? WH입니다. 오늘은 조금은 머리가 아플 수도 있는 내용을 다뤄보려고 합니다. 마지막 글에서 다룬 내용은 손실함수와 최적화 그리고 전체적 flow였습니다. ( linear classifier 를 사용 할 때 ) 그리고 큰 흐름이 매우 중요하다고 했습니다 아래 글을 리마인드하시고 보시길 추천드립니다. 2022.04.21 - [AI] - computer vision AI ( feat loss fuction, 손실 함수, 최적화 ) computer vision AI ( feat loss fuction, 손실 함수, 최적화 ) 안녕하세요. WH입니다. 이번 글에서는 다룰 주제는 크게 2가지 입니다. 손실 함수와 최적화 저번 글 마지막에 화두를 던졌었죠? 저번 글을 반드시 읽고.. computer vision AI ( feat loss fuction, 손실 함수, 최적화 ) 안녕하세요. WH입니다. 이번 글에서는 다룰 주제는 크게 2가지 입니다. 손실 함수와 최적화 저번 글 마지막에 화두를 던졌었죠? 저번 글을 반드시 읽고 이번 글을 읽으시길 바랍니다. 2022.04.21 - [AI] - computer vision AI( feat. linear classifier 선형 분류기 ) 저번 글에서는 linear classifer 요소들의 의미에 대해 알아 보았습니다. 마지막 화두는 그럼 이 classifier를 믿을만 한가? 템플릿, 필터 즉 가중치를 더 좋게 만들 수는 없을까에 대한 내용이었죠 손실 함수 손실 함수는 내가 사용하고 있는 이 분류기가 얼마나 구린지에 대한 정보를 주는 함수 입니다. 함수라는 것은 input이 있고 output이 있겠죠? input은 선형 분류기를.. computer vision AI( feat. linear classifier 선형 분류기 ) 안녕하세요. WH입니다. 시간이 난다는 건 참 좋은 것 같아요. 이번 글에서 다룰 내용은 linear classifier 입니다. 저번 글에서 꼭 기억하셔야 할 점은 어떤 이미지를 분류하기 위해서는 기준을 세우고 차이를 통해 판단을 해야한다는 것이였죠? 기억이 나질 않는다면 아래 글을 참조해 주세요 또한 이 글을 완벽하게 이해하고 싶으신 분들은 꼭 봐주세요 2022.04.21 - [AI] - computer vison AI (기초 이론 feat. 이미지 분류 ) computer vison AI (기초 이론 feat. 이미지 분류 ) 안녕하세요! WH입니다 정말 오랜만에 글을 쓰네요, 요즘 매우 정신이 없었거든요 블로그도 시간이 있어야 쓴다는 데, 프로젝트 마무리 기간이라 정신이 없었어요. 시작하겠습니다... computer vison AI (기초 이론 feat. 이미지 분류 ) 안녕하세요! WH입니다 정말 오랜만에 글을 쓰네요, 요즘 매우 정신이 없었거든요 블로그도 시간이 있어야 쓴다는 데, 프로젝트 마무리 기간이라 정신이 없었어요. 시작하겠습니다. 처음부터 모든 내용을 다루기에는 양이 많아서 이미지 관련 기본 내용들부터 생각나는 데로 차근차근 정리해드리겠습니다. 참고로 저는 computer vision, edge device AI 분야에 재직 중입니다. 더 기초 자료, 기초 내용은 요청이 있거나 시간이 날 때 추가로 업로드 할게요 컴퓨터에게 이미지란 처음 주제는 컴퓨터에게 이미지란 이라는 주제입니다. 우리는 컴퓨터가 인식하는 이미지에 대해 알 필요가 있습니다. 간단하게 예시를 들게요. 2 * 2 이미지가 있다고 가정해 봅시다. ( 내부 숫자는 임의의 숫자임을 알려드립니다 ) .. AI에서 벡터를 사용하는 이유 안녕하세요! WH 입니다. 어제부로 AI팀으로 옮기게 되었는데요. 사실 그게 중요한 것은 아니고, 듣는 교육과 공부한 내용들을 정리해보고자 합니다. 벡터가 사용되는 이유가 무엇일까 AI를 접할 때마다 많은 수식들이 나오고, 많은 벡터들이 나옵니다. ai에서 많은 계산은 행렬로 계산되고 벡터들로 계산을 하게 됩니다. 그런데, 왜 벡터를 이용하는 것일까요? 이 고민이 끊이지 않았고 스스로 결론을 내려보았습니다. 이제 부터 그 내용을 정리해보고자 합니다. 우선 결론부터 말씀드리자면, 특징과 영향력( 양 )을 표현할 수 있는 가장 좋은 수단이기 때문이라는 것이 제 결론입니다. 어떻게 이런 결론에 이르게 되었는 지 그 과정을 함께 살펴봅시다. 벡터의 정의 - 위키 백과에서는 ' 벡터는 수학, 물리학, 공학에서 크.. 이전 1 2 3 다음
