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[패턴인식] 컴퓨터 비전 소개 : Intro. Computer Vision

Intro. Computer Vision 목차 1. 컴퓨터 비전을 배우는 이유 2. 컴퓨터 비전 문제를 해결하는 방법 3. 시스텀 설계 4. 인접 학문 1. 컴퓨터 비전(CV)을 배우는 이유 팽창하는 응용 : 오락, 교통, 보안, 산업 등 다양한 분야로 응용되고 있음 시각은 오감 중에서 가장 강력한 인지 기능 CV는 컴퓨터를 이용하여 시각 기능을 갖는 기계장치를 만드는 기술 분야 2. 컴퓨터 비전 문제를 해결하는 방법 2.1 과학적 접근과 공학적 접근 Goal1. 사람의 시각에 맞먹는 인공 시각 만들기(for Science) 과학적 접근 방식으로, 사람 시각의 원리를 밝혀낸 다음 컴퓨터로 모방 뇌 과학의 주요 관심사로 지식 표현, 학습, 추론, 창작 같은 AI가 필수 역, 불량 문제와 다양한 변형 발생으..

[ML] 모델 성능을 측정하는 네가지 지표

기계학습(ML : Mahine Learning) 모델의 성능을 측정하는 통계적 지표로는 다음과 같이 네 가지 종류가 존재한다 인식 성능 측정 Accuracy: 정확도 혼동 행렬(Confusion Matrix)을 이용한 방식 (또는 오차행렬이라고 부름) Recall : 재현율 Precision : 정밀도(정확율) F1-score : Recall, Precision의 산술평균 각 지표에 대한 공식을 알아보도록 하자 인식 성능 측정 Accuracy (정확도) 가장 보편적으로 간단하게 성능을 측정하는 방법으로 공식은 아래와 같다 Accuracy = (올바르게 예측된 데이터 수) / (전체 데이터 수) Accuracy의 문제점 데이터에 따라 매우 잘못된 통계 결과가 나올 수 있는데 예로 y label이 심각한 불..