# Classification
[Paper] Swin Transformer (v1, v2)
CNN 계열부터 transformer 계열까지 다양한 이미지 모델들이 발표되었지만 classification model 과 segmentation, object detection model 은 분리되어 개발되어 왔습니다. classification model 과 seg
Classification
직역하면 분류를 의미하며, Machine Learing(머신러닝) 에서 Supervised Learning(지도학습)의 일종으로 기존에 존재하는 Data의 Category 관계를 파악하고, 새롭게 관측된 Data의 Category를 스스로 판별하는 과정이다.\-KNN
[CS231n] Lecture 2: Image Classification 정리
Stanford University CS231n Lecture 2
2022 동계 모각코 6회차
Machine Learning에서 Supervised Learning의 대표적인 유형 중 하나인 Classification에 대하여 학습하였다.
다중분류(Multiclass classification) & 다중레이블분류(Multilabel classification)
혼동되는 개념 정리하기 🤓 갑자기 어떤 개념이 헷갈리는 순간, 바로 검색해 보는 습관은 좋지만 그 시점에서 머릿속에 각인되지 않을 때가 있다.그래서 메모장처럼 적어두기로 했다.다중분류는 각 샘플이 하나의 클래스에만 속할 수 있는 분류 문제를 의미합니다. 즉, 각 샘플
분류분석
실제분류와 예측분류가 얼마나 일치했는가를 기반으로 알고리즘 성능을 평가실제 데이터에서 예측 데이터가 얼마나 같은지 판단하는 지표데이터 구성에 따라 머신러닝 모델의 성능을 왜곡할 가능성이 존재이진 분류의 예측오류가 얼마이고 어떠한 유형의 예측 오류가 발생하고 있는지 나타
랜덤포레스트(Random Forest)
이번 포스팅에서는 tree 구조의 앙상블 학습방법인 랜덤포레스트(Random Forest) 에 대해 써보겠습니다. 랜덤포레스트는 기계학습의 일종으로, 분류, 회귀 분석 등 의 문제에 활용되며 훈련 과정에서 구성한 다수의 결정 트리로부터 분류 또는 평균 예측등에 주로 사
Q2L(Query2Label) - 논문 리뷰
Dacon대회 중 multi-label관련 sota에서 Q2L을 보고 읽게 되었습니다.대부분 내용을 요약했고 실제 논문과 다르게 해석했을 수 있습니다.multi-label classification task는 보통 label imbalance와 roi(region of
[LGaimers] 지도학습(분류/회귀) - (5) Advanced Classification
\-> 최대 margin을 확보하는 것이 목적이다.점선과 점선 사이에 서로 가장 마진을 크게 잡으면 중간의 실선이 된다. (참고로, 점선은 positive/negative sample중에 가장 상대에게 가까운 값 => minimum margin = support vec
K-최근접이웃(k-nearest neighbor hood)
로지스틱 회귀(logistic regression)선형판별분석(linear discriminant analysis)K-최근접이웃(k-nearest neighbor hood)일반화가법모델(generalized additive model)트리(tree)랜덤포레스트(rand
04 분류 classification
분류기classifiers 질적 반응변수를 예측하는데 사용될 수 있는 분류기는 아래와 같은 기법이 있다. 로지스틱 회귀(logistic regression) 선형판별분석(linear discriminant analysis) K-최근접이웃(k-nearest neig
createML - classification
와 학습 그래프 보자마자 눈을 질끈, 앞이 캄캄 다시는 안하려한것을 내 손으로 하다니출장중 맨날 보던 화면업로드중..기초적인 테스트, 낫배드.
[Object Detection] Architecture - 1 or 2 stage detector 차이
Object detection 아키텍처에는 1-stage detector과 2-stage detector가 있습니다. 본 글에서는 두 아키텍처 모델의 차이점에 대해 알아보려고 합니다.
[Dacon] 유전체 정보 품종 분류 AI 경진대회 Feature Selection
유전체 정보 품종 분류 AI 경진대회 Feature Selection 이용하여 적절한 Feature 고르기.
sklearn - Loading data
sklearn을 이용하여 data 로딩하기. classification과 clustering을 위한 데이터 로딩. 기본적인 데이터 로딩, 데이터 split, 학습, 예측, 정확도 측정 코드가 있습니다.
Video Classification
업로드중..업로드중..업로드중..업로드중..업로드중..업로드중..※ reference : https://www.kaggle.com/competitions/dfl-bundesliga-data-shootout/discussion/347266
얼굴나이예측(age estimation)
오늘은 AI를 사용해서 얼굴을 인식해 나이예츨을 진행해볼건데요.동양인과 서양인은 얼굴에 있어서 eye hole이나 골격같이 차이가 존재합니다.하지만 대부분의 얼굴나이예측 AI들은 서양인들의 데이터셋이 치우쳐서 학습시켰기 때문에 동양인에 대해서는 정확하지 않을것 이라