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인공지능 교육업체 AISchool입니다. ( http://aischool.ai/ )
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컴퓨터 비전의 꽃 - Object Detection (물체 검출)

Object Detection (물체 검출) 은 이미지 내에 물체의 위치를 찾고, 그 물체가 무엇인지를 식별하는 문제입니다. Object Detection은 다양한 컴퓨터 비전 문제 영역 중에서 가장 실용적이고, 다양한 분야에 응용될 수 있는 문제영역 중 하나입니다.

2022년 8월 16일
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MNIST 데이터셋과 변형 데이터셋 – Fashion-MNIST, Kuzushiji-MNIST, Binarized-MNIST

딥러닝을 공부하게 되면 꼭 마주치게 되는 데이터셋이 있습니다.딥러닝을 처음 학습하고 기초 예제코드를 살펴보면 항상 MNIST 데이터셋이 등장합니다. 기본 MNIST 데이터셋 외에도 예제를 위한 다양한 변형 MNIST 데이터셋이 존재합니다.

2022년 2월 26일
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딥러닝 기술을 활용한 차량 번호판 인식

딥러닝 기술과 컴퓨터 비전 기술을 응용할 경우, 다양한 산업분야에서 부가가치를 만들어낼 수 있습니다. 그 중에서도 차량 번호판 인식(License Plate Recognition)은 딥러닝 기술과 컴퓨터 비전 기술이 실용적으로 응용될 수 있는 대표적인 응용 분야 중에

2021년 10월 16일
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역사상 가장 중요한 통계학 이론 – 베이즈 정리(Bayes’ Theorem)의 정의와 의미

통계학 역사상 가장 중요한 이론 중에 하나이자 머신러닝에서 광범위하게 사용되는 수학적이 개념인 베이즈 정리(Bayes Theorem)-베이즈룰(Bayes Rule)-에 대해 알아봅시다.

2021년 7월 25일
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머신 러닝(Machine Learning) 알고리즘 분류 – 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)

머신 러닝(Machine Learning)이란 “데이터를 이용해서 컴퓨터를 학습시키는 방법론”을 뜻합니다. 이때, 머신 러닝 알고리즘은 크게 세가지 분류로 나눌 수 있습니다. 바로, 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised

2021년 7월 22일
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