데이터 주도 학습 기계학습은 데이터가 생명이다. 데이터에서 답을 찾고 데이터에서 패턴을 발견하고 데이터로 이야기를 만드는 것이 바로 기계학습이다. 그래서 기계학습 중심에는 데이터가 존재한다. 훈련 데이터와 시험 데이터 기계학습 문제는 데이터를 훈련 데이터(training data)와 시험 데이터(test data)로 나눠 학습과 실험을 수행하는 ...

퍼셉트론에서 신경망으로 신경망을 그림으로 나타내면 위의 그림처럼 된다. 가장 왼쪽 줄을 입력층, 맨 오른쪽 줄을 출력층, 중간 줄은 은닉층이라고 부른다. 입력층과 출력층과 달리 은닉층의 뉴런은 사람 눈에 보이지 않는다. 0층을 입력층, 1층을 은닉층, 2층을 출력층으로 볼 수 있다. 활성화 함수의 등장 [y \ = \ h(b\ +\ w_1x_...

퍼셉트론이란? 퍼셉트론은 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력한다. 퍼셉트론 신호는 1 or 0 두 가지 값을 가질 수 있다. 위의 그림은 2개의 신호를 받은 퍼셉트론의 예이다. $x_1$과$x_2$는 입력신호, $y$는 출력 신호, $w_1$과 $w_2$는 가중치를 뜻한다. 그림의 원은 뉴런 혹은 노드라고 부른다. 입력 신호가 뉴런...

MRI 데이터 분석에 필요한 FreeSurfer 설치에 대해 적어보려한다. FreeSurefer 설치 FreeSurfer 설치 관련 유튜브 FreeSurfer download document FreeSurfer는 Mac과 Linux OS에서만 지원을 한다. 따라서 다른 OS를 이용중이라면 가상환경을 설치하는 것을 추천한다. Linux ...

Numpy array와 Tensor 차이, 그리고 fit() 메소드 Numpy 특징 Numpy는 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 기반으로 수행 속도를 최적화 할 수 있어서 매우 빠르게 대량 데이터의 수치 연산을 수행할 수 있음. 이를 기반으로 선형 대수, 확률통계, 이미지 처리, 다양한 자연과학/공...

심층 신경망(다중 퍼셉트론) 개요 심층 신경망(다중 퍼셉트론) 이해 기본 퍼셉트론은 간단한 문제만 해결이 가능. 보다 복잡한 문제의 해결을 위해서 은닉층(Hidden Layer)가 포함된 다중 퍼셉트론으로 심층 신경망을 구성 심층 신경망(다중 퍼셉트론) 구조 위의 구조를 추상화할 수 있지만, 파라미터가 많아지고 식 자체가 굉장히 복...

최근 컴퓨터 비전에 대해 공부중이지만 딥러닝에 대해 모르는 부분이 많아 이 부분에 대해 자세히 공부해보려한다. AI, Machine Learning, Deep Learning 정의 AI : 1950~ ML : 1980~ DL : 2010~ Deep Learning 개요 딥러닝은 심층신경망 기법을 통해서 모델을 만든다. ...

Fast RCNN Fast RCNN 주요 특징(From SPP-Net) SPP Layer를 ROI Pooling Layer은 End-to-End Network Learning (ROI Proposal은 제외) SVM을 Softmax로 변환 Multi-task loss 함수로 Classification과 Regression을 함께 최...

R-CNN (Regions with CNN) Region Propsal 방식에 기반한 Object Detection - RCNN RCNN 모델의 Classification Dense layer로 인해서 이미지 크기가 동일해야 하며, 이로 인해 2000개 Region Proposal로 예측된 영역의 이미지 사이즈를 동일하게 가짐 특이한 점은...

OpenCV의 이미지와 영상 처리 OpenCV 특징 인텔이 초기 개발 주도 Windows, linux, Mac OS X, 안드로이드, i-OS 등 다양한 플랫폼에서 사용 가능 방대한 컴퓨터 비전 관련 라이브러리와 손쉬운 인터페이스 제공 OpenCV 이미지 로딩 imread()를 이용한 이미지 로딩 OpenCV에서 이...