# EXPLORATION

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1. 들어가며 대화형 챗봇이란? 인공지능이라고 할 때 처음 떠오르는 것은 무엇인가요? 인간의 언어를 이해하고 인간과 자연어로 대화할 수 있는 기계를 우리는 자연스럽게 떠올리게 됩니다. 이미 시리나 구글 어시스턴트 등을 사용하는 것이 어색하지 않게 되었지요. 하지만

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얕은 피사계 심도(shallow depth of field : DOF) :셸로우 포커스(shallow focus) \- 배경을 흐리게 하는 기술배경이 있는 셀카를 촬영합니다. (배경과 사람의 거리가 약간 멀리 있으면 좋습니다.)시맨틱 세그멘테이션(Semantic se

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생각이나 감정을 말과 글로 표현할 떄 완결된 내용을 나타내는 최소의 단위인공지능이 문장을 이해하는 방식작문을 가르치는 법파이썬 프로그래밍 시퀀스 자료형단어를 적재적소에 활용하는 능력을 발달(문법적인 원리 X)2022-01-13ex04-01.png일반적으로 '나는 밥을

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|제목|상태|비고| |--|--|--| | 가위 바위 보 |제출 완료|깃허브|

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layout: singletitle: 카메라 스티커 앱을 만들어 보자할것 : 동영상 처리, 검출, 키포인트 추정, 추적, 카메라 원근목표얼굴인식 카메라 흐름의 이해blib 라이브러리 사용이미지 배열의 인덱싱 예외 처리준비물png 파일을 사용(배경이 없는 것)눈, 코,

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학습 목표scikit-learn에 내장된 예제 데이터셋의 종류를 알고 활용할 수 있다.scikit-learn에 내장된 분류 모델들을 학습시키고 예측해 볼 수 있다.모델의 성능을 평가하는 지표의 종류에 대해 이해하고, 활용 및 확인해 볼 수 있다.Decision Tree

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MNIST Dataset print(y_train0)Sequential API는 개발의 자유도는 많이 떨어지지만, 매우 간단하게 딥러닝 모델을 만들어낼 수 있는 방법Conv2D 레이어의 첫 번째 인자는 사용하는 이미지 특징의 수입니다. 여기서는 16과 32를 사용

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인공지능은 훈련된 데이터를 바탕으로 가장 최적의 반응을 찾는 것.통계적인 방법으로 오차를 해소조건에 따른 결과값을 출력하는 것에서출력된 다수의 결과값 중에서 가중치가 반영된 최적의 반응을 출력하는 것.텍스트를 숫자행렬로 표현할 수 있는가.텍스트의 입력 데이터 순서를 인

whrudah98

카메라 스티커앱 만들기 노드는 CV분야의 첫번째 노드이다. 한번 순서대로 진행해보자. 1. 사진준비하기

thwjd639

랜드마크 landmark 또는 조정 alignment $in$ keypoint detection눈, 코, 입, 귀와 같은 얼굴 각각의 위치들을 찾아내는 기술대부분의 face landmark 데이터셋은 눈, 코, 입과 턱을 포함하고 있음OpenCV 컴퓨터 비전 라이브러리

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일반적인 GAN과 같은 unconditioned generative model은 내가 생성하고자 하는 데이터에 대해 제어하기 힘들다는 단점을 보완한 모델로 일반적인 GAN과 같은 unconditioned generative model은 내가 생성하고자 하는 데이터에 대

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문자 인식 과정1\. 사진 속 문자의 위치 탐색 ⇨ Text Detection(문자검출)2\. 찾은 문자영역에서 문자를 읽어냄 ⇨ Text Recognition(문자인식)LeNet : 간단한 구조로도 어려운 글자를 읽을 수 있는 딥러닝 분류 모델LeNe-5 구조머신러닝

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SQuAD : 미국 스탠퍼드 대학에서 구축한 대용량 데이터셋언어 모델의 성능을 측정하는 가장 표준적인 벤치마크KorQuAD(The Korean Question Answering Dataset, 한국어 질의응답 데이터셋)한국어 MRC를 위해 LG CNS에서 구축한 대규모

thwjd639

픽셀 : 디스플레이를 구성하고 있는 가장 작은 단위(ex. RGB방식해상도 : 가로와 세로의 픽셀수. 픽셀수가 많아질수록 더 선명하게 보임HD < FHD < QHD < UHD 순으로 해상도가 높다Super Resolution 개념과 구조(SRCNN, S

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챗봇의 유형번역기를 만드는 데 사용한 대표적인 모델인코드 : 입력문장이 들어감디코더 : 이에 상응하는 문장 출력병렬 구조로 구성한 데이터 셋을 훈련번역기와 마찬가지로 인코더와 디코더 구성

thwjd639

시계열 예측(Time-Series Prediction)ARIMA(Auto-regressive Integrated Moving Average)시간 순서대로 발생한 데이터의 수열, $Y = {Y_t : t \\in T}$ Where T is the index set시간이

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GAN모델

gibonki77

Session based learning에서 Session을 분류하는 방법을 pandas apply 로 실습해보았습니다

thwjd639

세션 데이터를 기반으로 유저가 다음에 클릭 또는 구매할 아이템을 예측하는 추천session이란?유저가 서비스를 이용하면서 발생하는 중요한 정보를 담은 데이터서버에 저장됨브라우저가 종료되기 전까지 유저의 행동을 담은 시퀀스 데이터Sequential Recommendati