Localization : 단 하나의 Object 위치를 찾아 Bounding box로 지정하여 찾는다. Object Detection : 여러개의 Object들에 대한 위치를 Bounding box로 지정해 찾음 Segmentation : Detection 보다 발전된 형태로 픽셀 레벨 detection 수행 >> 모두 Object(s)의 위치를 찾아내는것 ! # Object Detection의 역사 # Object Detection의 주요 구성요소 1. 영역 추청 : Region Proposal 2. 딥러닝 네트워크 구성 : Feature Extraction , FPN , Network Prediction 3. 기타 : IOU , NMF , mAP , Anchor Box # 일반적인 Object De..

이책을 21년 6월 말에서 7월중순까지 약 한달간 읽었습니다. 이책은 딥러닝을 처음 접하는 사람에게 정말 휼륭한 책입니다. 단순히 라이브러리를 끌어다 쓰는것이 아닌, class를 이용해 딥러닝의 기본적인 알고리즘들을 한땀한땀 만들어 나갑니다. 이책의 저자가 여러 딥러닝책을 번역한 경험이 있어 더욱더 휼륭한 책이였던 것 같습니다. 이 책의 저자가 직접 강의한 자료가 있어 같이 보시면 더욱더 좋을 것 같습니다.! (무료) https://www.youtube.com/watch?v=jg8zTIGDPss&list=PLJN246lAkhQgbBx2Kag0wIZedn-P9KcH9 -저자 블로그 - https://tensorflow.blog/ 텐서 플로우 블로그 (Tensor ≈ Blog) 머신러닝(Machine Lea..

21 년 3월 부터 7월까지 약 5개월 간 이책을 읽었습니다. 이 책을 간단히 말하자면 정말 자세합니다. 여기서 자세하다는 의미는 초급자도 이해할수 있도록 설명이 아주 잘 되어있습니다. 머신러닝의 개념을 하나도 모르더라도 약간의 파이썬 개념만 갖춰있으면 누구나 접근할 수 있는 책입니다. 머신러닝 입문자에게 정말 휼륭한 책 같습니다. 책의 저자가 직접 강의하는 영상도 있으니 같이 보시면서 책을 읽으시면 더욱더 좋은 효과가 있을거 같습니다.! - 저자의 인프런 강의 주소 - https://www.inflearn.com/course/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%99%84%EB%B2%BD%EA%B0%80%EC%9D%B..

퍼셉트론 1957년 코넬 항공 연구소에서 이진 분류 문제에서 최적의 가중치를 학습하는 퍼셉트론(Perceptron)알고리즘을 발표. 퍼셉트론은 마지막 단계에서 샘플을 이진 분류하기 위하여 계단 함수 사용. 아달린 퍼셉트론을 개선한 적응형 선형 뉴런 로지스틱 회귀 아달린에서 조금 더 발전한 형태. (활성화 함수는 비선형 함수를 사용) 시그모이드 함수 만드는 과정 오즈 비(odds ratio) > 로짓 함수 > 시그모이드 함수 odds ratio 란 성공 확률과 실패확률의 비율을 나타내는 통계 로짓 함수 > odds ratio에서 로그 함수를 취하여 만든 함수. 로짓 함수를 z라 놓고 z에 관해 식을 변환하면 로지스틱회귀는 이진분류가 목적이므로 -무한대 ~ +무한대까지 같은 z의 값을 조절해야 합니다. 그래..

이번 장에서는 경사하강법&오차 역전파 알고리즘을 응용해 선형회귀모델을 만들어 보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 1. 먼저 문제 해결을 위해 당뇨병 환자의 데이터를 준비하겠습니다. from sklearn.datasets import load_diabetes diabetes = load_diabetes() 2. 입력과 타겟 데이터의 크기를 확인하겠습니다. print(diabetes.data.shape, diabetes.target.shape) (442, 10) (442,) 3.당뇨병 환자의 데이터를 시각화 하겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(diabetes.data[:,2],diabetes.target) #모든 특성을 하나의 그래프에 그릴 수 없으므로 하..