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복잡도 : 알고리즘의 성능을 나타내는 척도로 시간 복잡도와 공간 복잡도로 나눌 수 있다. 1. 시간 복잡도 : 알고리즘을 위해 필요한 연산의 횟수, 즉 얼마나 오래 걸리는지를 의미한다 2. 공간 복잡도 : 알고리즘을 위해 필요한 메모리의 양 시간 복잡도와 공간 복잡도의 경우 trade off 관계로 시간 복잡도가 낮아지면 공간 복잡도가 높아지는 또는 반대의 경우가 성립한다 시간 복잡도 1) Big-O(빅오 표기법) : 알고리즘의 표기법 중 하나로 실행 시간의 상한을 나타내는 표기법이다. - A : 가위바위보 게임에서 이기면 1000원 지면 100원을 받을 수 있는 경우 - B : 가위바위보 게임에서 이기면 800원 지면 300원을 받을 수 있는 경우 위의 두 가지 경우 최악의 경우 A는 100원의 수익이..

Image Classification이란 : 사진을 컴퓨터에게 입력했을 때 사진에 나오는 객체(사람, 사물, 장소 등)를 판별하는 것을 말한다. 컴퓨터에게 이미지는 숫자들의 집합에 불과하며 그 숫자들의 집합을 array(배열)라고 부른다 각 픽셀의 밝기 값은 0~255 범위의 정수로 표현 이미지는 3차원 배열로 width, height, channel로 구성되며 channel의 경우 RGB(Red, Green, Blue) 또는 흑백을 말한다 기존의 이미지 분류에서는 이미지 특징점(edge, shape)을 통해 이미지 분류를 시도하였다 하지만 이러한 방법은 확장성이 없다 왜냐하면 위의 인물사진에서 작은 변형만 일어나더라도 분류 정확도가 떨어지기 때문이다 그래서 데이터 중심의 접근 방법(Data-driven..

안녕하세요 CS231n 1강의 경우 교양 수준에서 Computer Vision의 역사 및 CNN에 대해 간략하게 소개한 영상입니다 1강의 경우 강의 영상을 정리하는 방향보다 keyword를 가지고 제 나름대로의 정리한 글입니다 Computer Vision이란 : 기계의 시각에 해당하는 부분을 연구하는 컴퓨터 과학의 연구 분야 중 하나로 공학적인 관점에서, 인간의 시각이 할 수 있는 일들을 수행할 수 있도록 시스템을 만드는 것을 목표로 한다 이미지 인식 경진대회 이미지 인식 경진대회 결과로 사진의 수치는 에러율로 낮을수록 인식률이 높은 것을 의미한다 2015년도를 기준으로 컴퓨터는 사람보다 이미지 분류를 잘하는 것을 알 수 있다 이미지 분류 문제는 object detection, segmentation, ..