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딥러닝 논문 구현 참고 사이트 - Papers With Code
딥러닝 논문 구현을 위해 참고할 수 있는 Papers With Code 사이트에 대해 살펴봅시다.딥러닝 논문 구현 능력을 향상 시키기 위해서는 다음과 같은 과정을 거쳐야만 합니다.논문 읽기 : 딥러닝 논문을 읽고 딥러닝 논문의 내용을 이해하는 것은 논문 구현에 앞선 필
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.
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.
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
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.
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