전체 글 (291) 썸네일형 리스트형 이미지와 음성 패턴 인식 (2) 1-2 이미지 인식 컴퓨터 비전(Computer Vision) 픽셀로 구성된 디지털 이미지를 기계가 이해할 수 있게 만드는 연구 영역 이미지 인식이 중요함 디지털 이미지의 표현 컴퓨터 비전의 처리 과정 화상 처리 단계(Image Processing Stage): 화상을 이용하기 쉬운 형태로 변경한 후 다양한 필터링을 이용해 잡음을 줄이고 이미지를 구분하기 위한 선의 식별 및 영역 발견의 작업을 수행하는 것 배경 분석 단계(Scene Analysis Stage): 화상에 필요한 정보를 생성해내는 단계 컴퓨터 비전의 연구 분야 및 관련 기술 이미지 인식을 포함하는 컴퓨터 비전의 궁극적인 목적은 정지 이미지와 정지 이미지의 연속 데이터인 동영상이 무엇을 의미하는지를 자동으로 분석하는 것 사물이나 문자의 식별과.. 이미지와 음성 패턴 인식 (1) 1-1 패턴 인식 계산이 가능한 기계적인 장치가 어떠한 대상을 인식하는 문제를 다루는 인공지능의 한 분야 패턴 인식의 응용 분야 문자 인식 분야 생체 인식과 인간 행동 패턴 분석 분야 진단 시스템 분야 예측 시스템 분야 보안과 군사 분야 패턴과 특징 특징(Feature): 어떤 대상이 갖고 있는 고유의 분별 가능한 측면(Aspect), 질(Quality), 특성(Characteristic) 패턴(Pattern): 개별 대상의 특색(Traits)이나 특징의 집합 특징 벡터: 특정 대상의 특징이 하나 이상의 값을 가질 때 열 벡터로 표현하는 것 특징 공간: 특정 대상의 특징 벡터가 정의되는 차원의 공간 분산 플롯: 인식 대상이 되는 대상을 특징 공간에서 특징 벡터가 형성하는 점으로 표현하는 것 특징 벡터 선.. 인공지능 모델의 평가 9-1 인공지능 모델의 평가 방법 이진 분류의 평가 기법 홀더아웃 검증과 교차 검증 오차 행렬(Confusion Matrix)을 조사하는 방법: 정밀도, 재현율, PR곡선 ROC 곡선 다중 분류의 평가 기법 일대다 전략(OvA: One versus ALL): 각 분류기의 결정 점수 중 가장 높은 것을 선택하는 방식 일대일 전략(OvO: One versus One): 각 숫자의 조합마다 이진 분류기를 훈련하는 것 9-2 모델을 평가할 때 알아야 하는 용어 훈련 오차와 테스트 오차 훈련 오차: 학습 과정에서 발생하는 오차 테스트 오차: 학습이 완료된 후 테스트 데이터를 이용할 때 발생하는 오차 과적합 문제 모델의 층이 많아져 복잡해지면 발생할 수 있는 문제 규제화 기법: 오차 함수 또는 목적 함수를 오차 항.. 이전 1 ··· 37 38 39 40 41 42 43 ··· 97 다음
