반응형 icebear872 쉽게 알아보는 머신러닝(ML) 머신러닝 개략도 전처리 주어진 원본 데이터가 모델을 학습할 때 최적의 성능을 내기에 적합한 겨우는 드물다. 따라서 데이터 전처리를 해주어야 하는데 이는 모든 머신러닝에서 매우 중요한 단계이다. 전처리에서는 특성 추출 및 스케일 조정, 차원 축소, 샘플링 등의 기법이 이용된다. 또한 새로운 데이터에도 잘 일반화되려면 데이터 세트를 훈련 데이터셋(training set), 검증 데이터셋(validation set), 테스트 데이터셋(test set)으로 나눠야 한다. 훈련 데이터셋은 모델을 훈련시키는 데 사용하고 검증 데이터셋은 하이퍼 파라미터(초매개변수)를 튜닝, 테스트 데이터셋은 모델의 성능을 최종 평가하는 데 사용한다. 학습 가장 좋은 모델(알고리즘)을 선택하기 위해서 성능을 측정할 지표( ex. 정확.. 2023. 1. 1. 인공지능_딥러닝, 머신러닝 간단하게 총정리 A.I.(Artificial Intelligence)은 사람이 수행하는 지능적 작업을 자동화하기 위한 연구 활동이다. A.I.는 머신 러닝과 딥러닝을 포함하는 종합적인 분야다. M.L.(Machine Learning)에서는 컴퓨터가 수행하는 통계적 학습이다. 컴퓨터가 data feature를 통해 표본 data 속에 존재하는 일반화 가능한 패턴을 찾아 스스로 학습하는 과정이다. 다시 말하면 명시적으로 프로그램되지 않고도 학습할 수 있도록 하는 방법이다. D.L.(Deep Learning)은 M.L.의 특정한 하나의 분야로 인공신경망(neural network)에 기반하여 많은 데이터를 스스로 학습해 좋은 성능을 이끌어낸다. 머신러닝과 딥러닝의 차이는 머신러닝은 특징을 추출할 때 사람이 많이 관여해야 하지.. 2023. 1. 1. [코딩] Python을 이용한 고전적 방식의 차선인식1_(코드) 고전적 방식의 차선인식 코드를 보시기 전 이전 글에서 설명을 보고 오시는 걸 추천드립니다. https://icebear-code.tistory.com/21?category=1001602 Python을 이용한 고전적 방식의 차선인식1_색상추출 고전적 방식의 차선인식 1. 모듈 불러오기 차선 인식을 위해 Python & OpenCV 환경을 이용하였고 필요한 함수나 전역변수 등이 포함된 파일을 불러온다. OpenCV모듈과 Python의 내장 함수 중 수학 함수 icebear-code.tistory.com 1. 모듈 불러오기 from google.colab.patches import cv2_imshow import cv2 import math import numpy as np from time import sl.. 2023. 1. 1. [코딩] Python을 이용한 고전적 방식의 차선인식1_색상추출 고전적 방식의 차선인식 1. 모듈 불러오기 차선 인식을 위해 Python & OpenCV 환경을 이용하였고 필요한 함수나 전역변수 등이 포함된 파일을 불러온다. OpenCV모듈과 Python의 내장 함수 중 수학 함수인 math 모듈 그리고 행렬 처리를 위한 numpy를 불러온다. 모듈 이름이 너무 길거나 보기 불편할 때 as Name과 같이 사용하시면 긴 이름 대신 Name에 정의한 이름을 모듈 이름 대신 사용할 수 있다. 2. 색상 추출 및 노이즈 제거 실제 도로 주행 환경에서는 빛의 세기, 장애물, 그림자 등 차선의 검출을 방해하는 요소들이 많다. 이러한 요소들은 정확한 차선 검출을 방해하고, 정확한 주행을 할 수 없게 한다. 노이즈의 영향을 줄이기 위해 GaussianBlur를 적용하고 특정 색상.. 2023. 1. 1. 이전 1 ··· 210 211 212 213 214 215 216 ··· 218 다음 반응형
