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하마가 분석하마

2강. Image Classification

Michigan University의 'Deep Learning for Computer Vision' 강의를 듣고 정리한 내용입니다. 1강은 딥러닝의 역사와 소개이기에 따로 정리하지 않았습니다. Image Classification 컴퓨터는 인간과 같은 직관이 없다. 이미지를 0~255 사이의 숫자 격자라고 인식할 뿐이다. Data Driven Approach : 데이터 중심 접근법 데이터 수집 기계 학습 분류기를 사용하여 학습 알고리즘이 새로운 이미지를 인식 Datasets : Image Classification Datasets 1. MNIST 10 classes 28x28 pixels grayscale images 50,000 : training images 10,000 : test images 수..
Deep learning/Michigan university deep learning 2022. 1. 8. 16:18
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