컴퓨터 비전 (2) 썸네일형 리스트형 머신러닝에서의 액티브 러닝 (4) 능동적 학습 알고리즘 및 예시 액티브 러닝은 가장 유익한 사례를 통해 학습할 수 있는 독특한 능력을 가지고 있기 때문에 다양한 분야에서 가치 있는 접근법이 될 수 있습니다. 이러한 머신 러닝 하위 범주는 기존의 ML 접근 방식이 정확한 결과를 제공하기 어려울 수 있는 복잡하고 종종 모호한 데이터를 다루고 있습니다. 액티브 러닝의 이러한 활용 사례에 대해 자세히 알아보겠습니다. 컴퓨터 비전 - 물체 감지: 거리의 영상에서 다양한 종류의 차량을 식별하기 위해 모델을 교육한다고 가정합니다. 새롭고 독특한 차량 디자인이 등장함에 따라 능동적인 학습을 통해 모델이 낯선 사례를 식별하고 레이블을 요청할 수 있으며, 이를 통해 모델이 최신 상태를 유지하고 새로운 차량 종류를 정확하게 인식할 수 있습니다. - 이미지 .. 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.. 이전 1 다음
