비전공자의 인공지능 고군분투기

CS231n 3강 공부 및 리뷰를 시작하겠습니다. 인공지능을 준비하시는 분들에게도 도움이 되었으면 좋겠습니다. 지난 2강 복습컴퓨터가 비전을 인식하는데 여러 challenge들이 있다. (각도, 조명, 변형, 은폐/은닉, 배경, 클래스 내의 variatione들) 그럼에도 기계는 사람의 능력을 넘어서는 classify를 할 수 있게 되었다.Data driven approach - 1) nearest neighbor 2) Linear classifier(매칭 탬플릿, 클래스 기반 구분) 오늘은 Score에 대해 불만족하는 정도를 정량화하는 Loss Function 정리 및 Loss function을 최소화하는 parameter 값들을 찾는 과정인 Optimization을 배워보도록 한다. 1. Loss f..

안녕하세요, 오늘은 굉장히 유명한 Stanford 대학교의 CS231N 강의에 대해 리뷰해보도록 하겠습니다. 인공지능을 하시는 분들이라면 해당 강의를 한 번씩은 접해보셨을 거라 생각합니다.한번 더 공부하시고 싶은 분들이나 처음 접하시는 분들에게 도움이 되는 글이길 바라면서Lecture 1 | Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition  시작하도록 하겠습니다.  1. 소개The amount of visual data in our world has really exploded to a ridiculous degree in the last couple of years. And, this is largely a result of t..