local minimum이 global minimum이 될 수 있는 이유
한번 미분해서 값이 0이 되어야하고 (critical point)
두번 미분해서 값이 양수(아래로 볼록)여야 함.
- 차원이 높아질 수록 모든 축 방향에서 두번 미분한 값이 양수 일 확률은 매우 적으므로
대부분의 critical point는 로컬 미니멈이 아니다
즉 글로벌 미니멈이라고 할 수 있다.
- Critical point들의 에러를 측정해보니 위로 볼록인 비율이 클수록 높은 에러를 갖음
그리고 local minimum은 아래로 볼록 상태임.
그러므로 낮은 에러를 갖음
휴리스틱
- 인간 지능으로 판단한 인공지능
- 시간이나 정보가 불충분하여 합리적인 판단을 할 수 없거나, 굳이 체계적이고 합리적인 판단을 할 필요가 없는 상황에서 신속하게 사용하는 어림짐작의 기술
영상 처리 프로그래밍
노이즈
에러의 유형
1. 휴먼 에러
2. 전송 에러 (이미지를 저장하거나 이동하거나 변형하거나 압축할 때)
3.
argumentation - 데이터 원본을 유지하면서 일어 날 수 있는 여러 상태들을 학습시킴, 학습할 때 임의 데이터가 제대로 들어가야 학습이 됨.
영상 압축/ 영상 부호화
- 영상을 무손실로 압축하고 부호화 한다.
에러 유형에는 무엇이 있는가?
- Data 생성, 수집, 가공 -> Big으로 갈 때 문제점 (비용, 데이터를 찾기 힘듬, 학습하는 pipeline 특성상)
- 수집시 Error 유형 회피 (사전에 미리 처리해야 함.)
- 후처리 대상이 됨(데이터 전처리 해야 함[메모리가 넘치므로], 데이터를 버림)
SQL - 원척적으로 차단하는 것 (제약 조건)
에러 유형
- human error (제일 막기 힘듬)
- transmission error (전송할 때 없어지거나 변형)
- format error (형식에 대해 나는 에러)
- equipment error (똑같은 장비로 했는데도 발생하는 오류)
- logic error (에러가 아닌데 정책적으로 잘못된 것)
영상의 디지털화
음원을 디지털로 바꾼다 -> 아날로그를 이산형으로 나눠서 디지털 신호로 이진화 시킴.
BMP 파일: 헤더 정보와 몸체로 구성 비트맵에서 JPG로 변경할 시 압축함
- 각각의 이미지 픽셀을 고유한 개체로 처리하는 특징 때문에 이미지 품질이 좋고 세부 정보도 많습니다. 따라서 파일 크기가 크지만 그만큼 편집하기도 쉬움
PCX 파일
TIFF 파일
GIF 파일: 높은 압축률과 빠른 실행속도
영상의 기하학적 변환
컵인식 ai를 만들 때
- argument : 이동, 크기변환, 회전, 원근변환, 가려져 있는 이미지 데이터(occulution), 빛에 따라 인식 정도(명도, 채도, 색)
occulution이 너무 심하면 배제하는 것이 좋음 (ex 손에 쥔 작은 초콜렛)
하는 단계마다 계속 수를 곱해줘야함 (이미지 한장에 형태 변환이 어마어마하게 들어감)
한장의 이미지를 자동화, 파이프라인 등을 통해 수 많은 형태를 만들어줌
argumenation 하는 이유
- 획득할 수 있는 데이터는 매우 작음
- 모든 데이터를 다 갖을 수 있는 자원이 적다.
- 데이터가 작으면 성능이 나오지 않음
- 문제 해결하기 위한 데이터가 무엇으로 구성되는지 모른다.
영상의 기하학적 변화
우선 이동변환, 크기변환, 회전변환부터 생각해보기
영상 개선
- 영상 반전
- 흐릿한 이미지 : 음영 바꾸기
안녕하세요 반갑습니다!