비둘기 둥지

1. 추천 시스템이란 사용자의 취향을 파악하고, 취향에 따라 상품, 영화, 음악 등을 추천해주는 시스템 1-1. 추천 시스템의 목표 Prediction version of Probelm | 학습 데이터를 통해 유저의 선호도를 정확하게 예측 Ranking version of Problem | 정확한 수치를 예측하는 것이 아닌, 랭킹을 고려해 top k의 아이템을 선정 1-2. 추천 시스템의 데이터 추천 시스템에서 사용되는 데이터는 Explicit data와 Implicit data로 나뉜다. Exlplicit Data | 사용자가 선호도를 직접적으로 표현한 데이터 (e.g.) 평점, 좋아요, etc Implicit Data | 사용자가 선호도를 간접적으로 표현한 데이터 (e.g.) 검색 기록, 방문 페이지..

0. 자료 출처 0-1. 도서 0-2.논문, 학술지 Arxiv - You Only Look Once : Unified, Real-Time Object Detection | [논문 링크] 0-3. 웹사이트 Sangne's log - YOLO v1 논문 리뷰 및 코드 구현| [블로그 링크] 0-4. 데이터셋 출처 1. 초록 (Abstract / Green 아님 ㅎ) 논문에서 제안한 구조의 신경망은 굉장히 빠른데, base 모델의 경우 1초에 45프레임을 검사할 수 있다. base 모델보다 작은 Fast YOLO의 경우 1초에 155프레임을 검사 할 수 있다. 빠른 속도로 검사가 되기 때문에 실시간 detection 검사가 가능하며, 다른 실시간 detection 모델에 비해 2배 이상의 mAP를 보여준다. ..

1. 머신러닝이란 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 학습하는 능력을 갖추게 하는 연구 분야다. - 아서 새뮤얼 1-1. 왜 머신러닝을 사용하는가 메일의 제목을 보고 스팸 필터를 만든다고 가정하였을 때 전통적인 프로그래밍 기법을 사용 → 작성해야하는 규칙이 점점 길과 복잡해져 비효율적으로 동작하고, 유지보수하기 힘들어진다. 머신러닝 기법을 사용 → 스팸 메일에서 자주 나타나는 패턴을 감지하여 어떤 단어와 구절이 스팸 메일을 판단하는 데 좋은 기준인지 자동으로 학습 머신러닝 기술을 적용하여 대용량의 데이터를 분석하여 패턴을 발견하는 것을 데이터 마이닝(data mining)이라 한다. 1-2. 머신러닝 시스템의 종류 [ 머신러닝 시스템의 종류 ] 1-2.1. 지도학습과 비지도 학습 (1) 지도 학..

1. 합성곱 연산 (Convolution) - 계층적으로 인식할 수 있도록 단계마다 다양한 필터를 적용하여 이미지의 특징을 추출 - 필터를 적용할 때 이미지 왼쪽에서 오른쪽 밑까지 밀어가며 곱하고 더하는데, 이를 합성곱 연산(Colvolution) 이라고 한다. - 모든 종류의 이미지에 대해 필터를 만들 수도 없고 만드는 사람의 실력에 따라 모델 성능이 달라진다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 image = cv2.imread('drive/MyDrive/test.jpg') image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.title('Original Image') plt.axis(Fa..