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Posts

Partial Derivative

less than 1 minute read

A partial derivative measures how a function changes when only one variable changes and the rest stay fixed.

Derivative

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Derivative, Differentiate

Matplotlib

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Matplot Library

Numpy - Softmax

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Soft-max function by Numpy

Numpy - ReLU

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ReLU by Numpy

Numpy Element Wise

1 minute read

layout: single title: Numpy - Element Wise Operations toc_label: Numpy - Element Wise Operations categories: [Python] tags: [Numpy, Broadcasting] author_p...

Data for Machine Learning

less than 1 minute read

인공지능 모델에 사용되는 데이터의 종류와 형태

Pooling

1 minute read

Feature map 의 차원을 축소시키는 연산

MaxPooling2D

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Convolutional Neural Networks 에서 사용되는 pooling 층 중 하나

keras_Flatten

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다차원 입력을 평탄화하여 1차원 배열로 변환

keras_Dense

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Define Fully connected layer or Dense Layer

keras_Conv2D

less than 1 minute read

2차원 컨볼루션 레이어

Morphology: Hit or Miss Transform

1 minute read

영상 처리에서 특정한 패턴이나 모양을 탐지하기 위해 사용되는 모폴로지적 변환 기법

Restoratioin Color

6 minute read

손상되거나 열화된 컬러 이미지를 원래 상태로 복원하기 위한 기술

Threshold Interpolation

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Edge Detect 를 위한 영상 처리과정에서 원근감에 의한 노이즈에 대해 Interpolation (보간법) 을 유기적으로 사용하여 개선하는 것.

Pixel Histogram

less than 1 minute read

픽셀 히스토 그램을 이용하여, 영상 픽셀의 분포도 유추

Threading

16 minute read

Threading

Smoooooothing

1 minute read

이미지나 신호에서 노이즈나 세부 변동성을 줄이기 위해 데이터를 부드럽게 만드는 기법

Sharpening

4 minute read

이미지의 경계나 세부 정보를 강조하여 더 뚜렷하게 만들기 위한 처리 기법

Spatial Filtering

3 minute read

이미지 처리에서 각 픽셀의 값을 그 주변 픽셀들과의 공간적 관계에 따라 조정하는 기법

Fourier Transform

9 minute read

시간이나 공간에 대한 함수를 시간 또는 공간 주파수 성분으로 분해하는 변환

Histogram

3 minute read

이미지에서 픽셀 값의 분포를 그래픽으로 표현한 것

Study GuideMap

less than 1 minute read

정규전공과목 메모장

Digital Image

6 minute read

아날로그 이미지를 디지털 형식으로 변환. 주로 샘플링과 양자화를 통해 이루어짐

Unsupervised LDA

1 minute read

클래스 레이블 정보 없이 데이터셋의 판별 정보를 찾는 방법을 탐색

UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)

less than 1 minute read

고차원 데이터를 저차원 공간으로 변환하여 데이터의 전반적인 구조와 지역적인 관계를 모두 잘 보존하면서 효율적으로 시각화하는 차원 축소 기법

t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)

1 minute read

고차원 데이터를 저차원 공간으로 변환하여 데이터의 국소적인 구조와 유사도를 유지하면서 시각화를 가능하게 하는 차원 축소 기법

Principal Component Analysis (PCA, 주성분 분석)

3 minute read

PCA: 고차원 데이터를 저차원으로 변환하여 중요한 정보만 유지하는 차원 축소 기법으로, 데이터의 분산이 가장 큰 방향을 따라 새로운 축(주성분)을 생성

Mean Shift

1 minute read

데이터 포인트들의 밀도를 추정하여 밀도가 높은 방향으로 이동하며 군집 중심을 찾는 비모수적 군집화 알고리즘

K-Means

1 minute read

데이터를 K개의 군집으로 나누기 위해 각 데이터 포인트를 가장 가까운 군집 중심에 할당하고, 군집 중심을 반복적으로 업데이트하는 군집화 알고리즘

Hierarchical Clustering

less than 1 minute read

데이터 포인트들을 계층적으로 그룹화하는 군집화 기법으로, 주로 상향식(병합)과 하향식(분할) 접근법을 사용하여 군집 간의 계층 구조를 형성

Gaussian Mixture Model (GMM)

1 minute read

데이터를 여러 개의 가우시안 분포의 혼합으로 모델링하여 각 데이터 포인트가 특정 가우시안 분포에 속할 확률을 추정하는 군집화 기법

Clustering

less than 1 minute read

데이터 포인트들을 유사한 특성을 가진 그룹으로 묶어주는 비지도 학습 기법

Buffered I/O

6 minute read

파일 시스템 작업과 관련된 I/O

Ensemble Learning (Complex)

less than 1 minute read

여러 개의 모델을 학습 시켜 다양한 예측 결과들을 이용하는 방법

Dimension Reduction (차원 축소)

1 minute read

고차원의 데이터를 더 작은 차원으로 변환하여 중요한 정보는 유지하면서 데이터의 복잡도를 줄이고 계산 효율성을 높이는 기법

Boosting

2 minute read

약한 학습기(weak learners)를 순차적으로 훈련, 이전 모델의 오류를 보완하면서 점진적으로 성능을 향상시키는 앙상블 학습 기법

Bagging (Bootstrap Aggregating)

1 minute read

여러 데이터 샘플을 랜덤하게 생성한 후, 각 샘플에서 모델을 학습시켜 예측을 결합함으로써 분산을 줄이고 모델의 성능을 향상시키는 앙상블 학습 기법

Linear Discriminant Analysis (LDA)

1 minute read

클래스 간의 분산을 최대화하고 클래스 내 분산을 최소화하여 데이터를 선형 결합으로 변환해 분류하는 차원 축소 기법

The Decision Tree

3 minute read

데이터를 기준에 따라 분할하여 의사결정 규칙을 만들어가는 트리 구조의 모델로, 분류나 회귀 문제를 해결

File System

4 minute read

File system 에 관련된 System call 전반

Image Processing Basic

3 minute read

디지털 이미지를 분석, 변환, 향상 또는 이해하기 위한 다양한 알고리즘과 기술

Support Vector Machine (SVM)

5 minute read

데이터 포인트를 분류하기 위해 클래스 간의 최대 마진을 확보하는 초평면을 찾는 지도 학습 알고리즘

Linear and Non-linear Regression

1 minute read

Linear Regression은 독립 변수와 종속 변수 사이의 선형 관계를, Non-linear Regression은 변수들 간의 비선형 관계를 모델링하여 보다 복잡한 패턴을 학습

Optima (Local minima problem)

4 minute read

최적화 문제에서 목적 함수가 최소값(최소점) 또는 최대값(최대점)을 갖는 지점

Logistic and Soft-max Regression

4 minute read

Logistic Regression: 이진 분류 문제에서 sigmoid 함수를 사용해 클래스 확률을 예측, Softmax Regression: 다중 클래스 분류에서 각 클래스에 대한 확률을 계산하여 가장 높은 확률의 클래스를 선택

Learning Rate Scheduler (LRS)

4 minute read

학습 중에 학습률을 동적으로 조정하여 모델의 성능을 최적화하고, 너무 크거나 작은 학습률로 인한 문제를 방지

Gradient Descent

3 minute read

함수의 기울기를 따라가면서 손실을 최소화하는 방향으로 파라미터를 업데이트하는 최적화 알고리즘

Machine Learning 101

1 minute read

Machine Learning 은, 데이터를 통해 패턴을 학습하여 일부의 데이터만으로 예측하는 알고리즘의 집합

Linux System Map

less than 1 minute read

리눅스 시스템 프로그래밍