728x90 반응형 SMALL 자기계발5 머신비전에서 렌즈의 역할, 데이터시트분석, 마운트, 이미지서클, FOV, wd, MTF 2024. 11. 26. Gradient Descent 2024. 11. 18. 지도학습vs비지도학습vs자기지도학습vs강화학습 1. 지도학습 : 정답(labeling이되어있는)알고 있는 상태로 학습하여 결과를 도출 : classification, localization, Object Detection, Segmentation, pose estimation 이 지도학습에 해당 : 하지만, 꼭 지도학습으로만 결과를 도출하는 것이 아니라 다른 여러가지 방법으로도 가능하다! 2. 비지도학습 : 정답을 모르는 상태로 학습 : 군집화, 차원 축소같은 것이 해당된다. 3. 자기지도학습 : 정답을 알고 있는 데이터가 적을때 사용된다. : downstream task(진짜해결해야하는 문제)를 풀기전, pretext task(다른 문제)를 새롭게 정의하여 학습한다. : ex1) 고양이 사진 분류 문제 (1) 사진으로.. 2024. 11. 18. 인공지능이란? 인공지능이란? - 인간의 지능을 인공적으로 만든 것 - 인간의 사고방식을 흉내내는 것 인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝 - 인공지능 -> Rule-based algorithms : 규칙을 찾아내서 알아낸다. - 머신러닝 -> 결정 트리, 선형 회귀, 퍼셉트론, SVM - 딥러닝 -> CNN, RNN, GAN : 깊은 인공 신경망으로 학습한다. 딥러닝의 입력과 출력 - 숫자를 입력하여 숫자를 출력한다. - 우리가 보는 이미지의 R/G/B 세개의 색(채널)로 조합되어진 것이다. -> 3차원 행렬형태로 나타낼수 있다. - RNN : 문장도 숫자로 변환되어 입력된다. - GAN : 두가지 학습이 있다. (Generator / Discriminator) GAN의 출력은 Generator의 출력이다. G와 D는 .. 2024. 1. 22. 2. 조건문 / 4. 함수 / 5.입출력 2. 조건문 파이썬 커뮤니티에서는 4개의 공백문자를 사용하는 것이 사실상의 표준이다. 4. 함수 함수 안에서 함수 밖의 변수 데이터를 변경해야하는 경우, global 키워드로 변수를 지정하면 함수 바깥에 선언된 변수를 바로 참조하게 된다. 람다 표현식을 이용하면 함수를 매우 간단하게 작성할 수 있으며, 정렬기준을 설정할 때에도 자주 사용된다. 5. 입출력 여러개의 데이터를 입력받을 때는 데이터가 공백으로 구분되는 경우가 많다. 입력받은 데이터를 띄어쓰기롤 구분하여 가각 정수 자료형의 데이터로 저장할 때에는 "list(map(int, input().split()))" 코드를 이용하면 된다. input()함수는 동작 속도가 느려서 파이썬의 sys 라이브러리에 정의되어 있는 sys.stdin.readline(.. 2023. 12. 8. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
