시각적 이해를 위한 머신러닝 강의 정리3 시각적 이해를 위한 머신러닝 5~7강 본 강의는 유튜브에 올라와 있는 "시각적 이해를 위한 머신러닝"이라는 서울대 데이터 사이언스 대학원(GSDS) 강의를 보고 정리한 글입니다. 대학원을 다니지 않고도 이렇게 좋은 강의를 들을 수 있어서 강의를 공유해주신 이준석 교수님께도 너무 감사합니다... 5~7강까지는 CNN, 신경망 훈련에 필요한 개념들에 대한 설명을 다루고 있고 이전에 동일한 교수님의 머신러닝과 딥러닝1이라는 강의 내용과 완전히 똑같아서, 새롭게 알게된 내용 & 메모해둘만한 내용 위주로만 정리했습니다! 원본 링크 : https://www.youtube.com/watch?v=mmk7dn2fIxE&list=PL0E_1UqNACXDTwuxUzCl5AeEjXBfWxCwc&index=6 5. Convolutional Neural Networ.. 2023. 10. 2. 시각적 이해를 위한 머신러닝 3, 4강 본 강의는 유튜브에 올라와 있는 "시각적 이해를 위한 머신러닝"이라는 서울대 데이터 사이언스 대학원(GSDS) 강의를 보고 정리한 글입니다. 대학원을 다니지 않고도 이렇게 좋은 강의를 들을 수 있어서 강의를 공유해주신 이준석 교수님께도 너무 감사합니다. 초반 강의들은 시각적 이해 관련 설명을 하기 전이라 간단한 딥러닝에 대한 설명이 대부분입니다. 이전에 블로그에서 쓴 내용이랑 겹쳐서 링크만 걸어두고 가볍게 정리했습니다. 위 글은 알고 있는 내용은 제외하고 메모해두고 싶은 내용만 적어두었습니다. Loss Function & Optimization, DNN, 역전파에 대해 궁금하신 분은 [back-propagation 개념], [parameter와 hyperparameter]을 참고하시는게 좋을 것 같습니다.. 2023. 9. 28. 시각적 이해를 위한 머신러닝 1~2강 (Machine learning for Visual Understanding) 본 강의는 유튜브에 올라와 있는 "시각적 이해를 위한 머신러닝"이라는 서울대 데이터 사이언스 대학원(GSDS) 강의를 보고 정리한 글입니다. 대학원을 다니지 않고도 이렇게 좋은 강의를 들을 수 있어서 강의를 공유해주신 이준석 교수님께도 너무 감사합니다... 1강은 사실 강의 소개 및 개요들을 주로 다루다 보니까 내용이 별로 없어서 2강까지 합쳐서 정리했고 기본적으로 이전에 공부한 내용들이라 간략하게 메모용으로만 정리했습니다. 1강. Course Introduction & Introduction to Computer Vision Visual Understanding이란? 픽셀 단위 -> 사람이 이해할 수 있는 지식, 정보 형태로 변환하는 것 + 단순히 시각적으로 보이는 것을 넘어서 보는 사람/만든 사람의 .. 2023. 9. 28. 이전 1 다음