728x90 반응형 SMALL 시각 지능24 [시각 지능] Fashion MNIST Fashion MNIST Fashion MNIST는 60,000개의 예제로 구성된 훈련 세트와 10,000개의 예제로 구성된 테스트 세트로 구성된 Zalando의 기사 이미지 데이터 세트이다. 각 예제는 10개 클래스의 레이블과 연결된 28x28 회색조 이미지이다. import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist (x_train, t_train), (x_test, t_test) = fashion_mnist.loa.. 2022. 7. 31. [시각 지능] MNIST MNIST MNIST 데이터베이스 는 손으로 쓴 숫자들로 이루어진 대형 데이터베이스이며, 다양한 화상 처리 시스템을 트레이닝하기 위해 일반적으로 사용된다. 이 데이터베이스는 또한 기계 학습 분야의 트레이닝 및 테스트에 널리 사용된다. NIST의 오리지널 데이터셋의 샘플을 재혼합하여 만들어졌다. import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.utils import to_categorica.. 2022. 7. 30. 인공지능 기술 인공지능 기술 인공지능 기술을 어떻게 분류하는 것이 좋을까? 모든 인공지능 기술에 공통으로 적용할 수 있는 분류체계는 아직 없다. 현실에는 다양한 종류의 인공지능이 존재하고, 이들 인공지능들의 지향점이나 목표가 다르기 때문이다. 따라서 각 연구마다 필요 기술과 주요 기술이 다르게 나타나고, 각자의 분류 체계에 따라 주요 기술을 정리하고 있다. 그럼에도 불구하고, 여러 연구들이나 보고서를 살펴보면 공통적으로 다루고 있는 기술들이 있다. 인공지능 기술과 관련된 각 기관의 연구 자료에서 분류하고 있는 기술 체계를 정리한 내용이다. 기관에 따라서 인공지능 관련 기술을 각각 다른 체계로 분류하고 있으며 그 개수와 영역에서도 차이를 보이고 있다. 14개 기관의 연구에서 자주 지목되는 기술 영역들이 있다. 시각 지능.. 2022. 7. 9. 시각 지능 (Visual Intelligence) 시각 지능 (Visual Intelligence) 시각지능 분야는 이미지 또는 영상 데이터를 인식하여 상황을 판단하거나 데이터를 가공하여 새로운 이미지 또는 영상을 생성하는 기술 분야이다. 시각지능의 상호작용 기술로는 영상/이미지 검색이 있다. 첩보 영화에서 자주 등장하는 범죄자 얼굴 검색을 한 가지 예로 생각할 수 있다. 물론 아직 기술적 수준이 매체에서 비춰지는 수준까지는 이르지 못한다. 그러나 이제는 일상적인 스마트폰의 지문, 홍채, 안면 인식부터 공항, 공연장 등 공공시설에서의 범죄자 식별 등 다양한 부문에서 활용되고 있으며 기술 수준이 높아지고 있다. 학습 시각지능에서 학습의 목표는 입력된 이미지 데이터에서 객체를 인식하는 것에 있다. 먼저 전체 이미지에서 배경과 구분되는 객체 영역을 식별한 후.. 2022. 7. 9. 이전 1 2 3 다음 728x90 반응형 LIST
