Machine learning
Machine learning category
기계 학습(machine learning)은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있다.
기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있다. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이다. 이는 전산 학습 이론 분야이기도 하다. 다양한 기계 학습의 응용이 존재한다. 문자 인식은 이를 이용한 가장 잘 알려진 사례이다.
1959년, 아서 사무엘은 기계 학습을 "컴퓨터에게 배울 수 있는 능력, 즉 코드로 정의하지 않은 동작을 실행하는 능력에 대한 연구 분야"라고 정의하였다.
Categories
- Deep Learning
- MachineLearning:Embedding (Embedding; Embeddings; 임베딩)
- Machine vision (Vision Inspection System; Vision Inspection)
- MLOps (Machine Learning Pipeline)
- Data annotation (라벨링)
- Recommender system (추천 시스템)
- Machine Learning Platforms
- Lance - ML 워크플로우에 최적화된 최신 Columnar 데이터 포맷
- Netron - 신경망, 딥러닝 및 머신러닝 모델을 위한 시각화 도구.
- cortex - Model serving infrastructure
- Regression (회기)
- Classification (분류)
- Decision Tree (결정 트리)
Model Representation
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(그가 중지를 들어올리자 훈련이 시작되더니 모델이 태어났어요) 1
대표적인 머신러닝 개념도는 위와 같다.
- Input Features: 입력 변수
- Training Data-Set: 훈련 변수
- Learning Algorithm
- Cost function: Parameter(θ) 를 구하는 방법.
Learning Course
- MachineLearning:Course:Basic: 머신러닝 기초
- MachineLearning:Course:Python: Python 환경 설정 (pyenv, pyenv-virtualenv, jupyter, numpy, scipy, matplotlib) 그리고 PyCharm
- MachineLearning:Course:LinearRegression: 가설 (Hypothesis)과 선형 회귀 (Linear regression), 비용 함수 (Cost function)에 대한 설명.
- MachineLearning:Course:GradientDescent: Gradient descent에 대한 설명.
-
Linear regression -> Python implementation직전 항목에 병합.- Advanced Python: Python 고급 과정
-
Overfitting차 후 진행 - MachineLearning:Course:Perceptron: Perceptron & Artificial neuron에 대한 내용.
-
Multilayer perceptron직전 항목에 병합. - MachineLearning:Course:LogisticRegression: Logistic regression에 대한 설명.
-
Activation function (Sigmoid function & Euler's number)직전 항목에 병합. - Perceptron & Perceptron:Example
-
Feedforward neural network -
Softmax function (Loss function) - MachineLearning:Course:Backpropagation: Backpropagation에 대한 설명.
- Convolutional neural network (CNN)
- Region-based Convolutional Network (RCNN, R-CNN, SSD)
- Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation (FCN)
- Genertive Adeversarial Networks (GAN)
학습(Learning) 이란?
학습 평가
AP(Average Precision), 평균 정확도(Mean Accuracy) 등에 대한 내용. 정밀도와 재현율 (Precision and recall) 항목을 참조.
훈련 데이터란? (Dataset)
10가지 최고의 기계 학습 알고리즘
- 10가지 최고의 기계 학습 알고리즘(2024년) - Unite.AI 2
- 알고리즘 별 "인기있는 사용법" 예시가 포함됨.
개발 시간 절반 줄이는 오픈 소스 AI 도구 25가지
- 25 Open Source AI Tools to Cut Your Development Time in Half - Jozu MLOps
- KitOps - 모델, 코드, 메타데이터, 아티팩트 공유, 관리에 사용하는 패키지 지원
- LangChain - 모듈화된 아키텍처로 커스텀 LLM 애플리케이션 개발 도움
- Pachyderm - 데이터 변환 자동화
- ZenML - MLOps 파이프라인 생성 추상화로 데이터 전처리, 모델 훈련, 평가, 배포 도움
- Prefect - 태스크와 플로 개념으로 머신러닝 파이프라인 구성
- Ray - 모델 개발 중에 머신러닝 워크로드 쉬운 확장 지원
- Metaflow - AI 프로젝트의 프로토타입→프로덕션 실행에 필요한 통합 API 제공
- MLflow - 데이터 과학자와 엔지니어가 모델 개발과 실험을 관리하도록 지원
- Kubeflow - Kubernetes 클러스터서 ML 워크플로 오케스트레이션, 배포 간소화하도록 설계
- Seldon core - ML 모델(TensorFlow, PyTorch, H2o 등) 또는 랭귀지 래퍼(Python, Java 등)를 프로덕션 지원 REST/GRPC 마이크로서비스로 변환해 ML 모델 배포, 제공, 관리 간소화
- DVC - Git이 코드에 하는 것처럼 데이터와 모델 변경 사항을 추적, 모든 Git 리포지토리 위에서 실행할 수 있도록 함
- Evidently AI - 프로덕션 ML 모델 분석, 모니터링하도록 설계된 옵저버빌리티 플랫폼
- Mage AI - 광범위한 코딩 없이 데이터 파이프라인 구축, 자동화하는 데이터 변환, 통합 프레임워크
- ML Run - 엔드투엔드 MLOps 시스템 오케스트레이션하는 서버리스 기술 제공
- Kedro - 재현 가능, 유지 관리 가능, 모듈식 데이터 사이언스 코드 생성 위한 ML 개발 프레임워크
- WhyLogs - ML 모델과 데이터 파이프라인 위해 설계된 오픈 소스 데이터 로깅 라이브러리
- Feast - 개발, 프로덕션 환경서 ML 기능 관리, 제공하는 이해 관계자 문제 해결
- Flyte - 데이터 사이언티스트, 데이터/분석 엔지니어에게 워크플로 구축할 수 있는 Python SDK 제공, 이를 Flyte 백엔드에 손쉽게 배포
- Featureform - 데이터 사이언티스트가 ML 모델의 기능 관리, 제공하는 기능 간소화하는 가상 기능 저장소
- Deepchecks - AI 프로젝트 실험부터 배포 단계까지 ML 모델과 데이터 지속적 테스트하고 검증하는 ML 모니터링 도구
- Argo - Kubernetes서 병렬 작업 오케스트레이션하는 Kubernetes 네이티브 워크플로 엔진 제공
- Deep Lake - 딥러닝 위한 데이터 레이크, RAG 애플리케이션 위한 벡터 저장소 역할 하도록 설계된 ML 특화 데이터베이스 도구
- Hopsworks feature store - 데이터 수집과 피처 엔지니어링부터 모델 훈련, 배포, 모니터링까지 ML 피처 라이프사이클 관리할 수 있는 엔드투엔드 솔루션 제공
- NannyML - ML 모델 배포 후 모니터링과 유지 관리에 특화된 Python 라이브러리
- Delta Lake - 데이터 레이크에 안정성 제공하는 스토리지 레이어 프레임워크
- Optuna - 파이썬 기반의 하이퍼파라미터 최적화 (hyperparameter optimization) 프레임워크
Table of Machine learning
Documentation
Bayesian probability
- Bayesian Reasoning and Machine Learning
- http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/pmwiki/pmwiki.php?n=Brml.Online
- http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/textbook/020217.pdf
-
020217_-_Bayesian_Reasoning_and_Machine_Learning.pdf
Deep learning
- ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks (AlexNet)
- http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/imagenet.pdf
- http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
-
ImageNet_Classification_with_Deep_Convolutional_Neural_Networks.pdf - [한글 번역] 깊은 컨볼루셔널 신경망을 이용한 이미지네트(ImageNet) 분류
-
ImageNet_Classification_with_Deep_Convolutional_Neural_Networks_-_ko.pdf
- Going deeper with convolutions (GoogleNet)
- http://arxiv.org/pdf/1409.4842v1.pdf
-
Going_deeper_with_convolutions.pdf - 번역: GoogleNet
- 특집원고 딥하이퍼넷 모델 (Deep Hypernetwork models) (서울대학교/장병탁)
-
Deep_Hypernetwork_models_201508.pdf
- [Mocrosoft] Deep Residual Learning for Image Recognition (Winner ILSVRC2015)
-
Deep_Residual_Learning_for_Image_Recognition(Winner_ILSVRC2015)_Microsoft.pdf
- [Microsoft] Fast R-CNN, Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks (Winner ILSVR2015)
-
Fast_R-CNN,Towards_Real-Time_Object_Detection_with_Region_Proposal_Networks(Winner_ILSVR2015)_Microsoft.pdf
- Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation
- http://cvlab.postech.ac.kr/research/deconvnet/
- Deep EXpectation of apparent age from a single image
- https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/
- Inside-Outside Net: Detecting Objects in Context with Skip Pooling and Recurrent Neural Networks.
-
Inside_outside_net_detecting_objects_in_context_with_skip_pooling_and_recurrent_neural_networks_2015.pdf - Small Object 탐지방법에 관한 논문.
- 조대협의 블로그 - 수학포기자를 위한 딥러닝과 텐서플로우의 이해
- http://bcho.tistory.com/1208
-
Machine_learning_ebooks_-_Machine_learning_for_those_who_abandon_math.pdf
- Densely Connected Convolutional Networks (DenseNets)
- Deep learning CVPR2017 최고 논문상
- Deep Learning Interviews book: Hundreds of fully solved job interview questions from a wide range of key topics in AI.
- 딥러닝 인터뷰 북
- 머신러닝을 배우는 석/박사 과정 및 구직자들을 위한 실전 질문과 솔루션 모음
- 인쇄본 구입도 가능하지만, 전체 PDF는 무료로 공개
Tutorials
- 딥러닝 제대로 시작하기 (지은이 오카타니 타카유키/옮긴이 심효섭)
-
Deep_Learning_-Takayuki_Okatani-2015-_sample.pdf
- 머신러닝 입문 가이드 - IDG Deep Dive
- http://www.itworld.co.kr/techlibrary/97428
-
IDG_DeepDive_Machine_learning-20160113.pdf
- 딥러닝의 이해 (미발간; 2016-08-22 ver)
-
Understanding_deep_learning_0822.pdf
- Fundamental of Reinforcement Learning
- https://www.gitbook.com/book/dnddnjs/rl/details
-
Fundamental_of_Reinforcement_Learning.pdf - 모두의연구소 - 강화 학습의 기본
- Deep Learning Papers Reading Roadmap (딥러닝 논문 로드맵)
- https://github.com/songrotek/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap/blob/master/README.md
-
Deep_Learning_Papers_Reading_Roadmap.md.zip
- [추천] Machine Learning-based Web Exception Detection (금융보안원 프로젝트 관련 참조사이트!)
- https://cloudfocus.aliyun.com/Machine-Learning-based-Web-Exception-Detection-89782?spm=a2c1b.a2c1b4.a2c1b4.16.ZSQoEd
-
Machine_Learning-based_Web_Exception_Detection_-Insights_and_Trends-_Alibaba_Cloud_Focus.pdf
- 머신러닝 기초 1~57편 (잡동사니 탐구 - 참스터디 ePaiai : 네이버 블로그)
- http://sams.epaiai.com/220498694383
- Microsoft, ML for Beginners 강의 공개
- MS Azure Clouds Advocates 팀이 만든 12주, 24강짜리 커리큘럼
- Scikit-learn을 이용한 클래식 머신러닝 강의 (딥러닝은 별도 AI 강의로 나올 예정)
- https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners
Compress model
- Deep Compression and EIE - Deep Neural Network Model Compression and Efficient Inference Engine
-
Deep_compression_and_EIE_PPT.pdf
- Learning bothWeights and Connections for Efficient Neural Networks
-
Learning_both_weights_and_connections_for_efficient_neural_networks_2015.pdf
Convolutional neural network
- Reveal.js를 사용한 CNN 프레젠테이션 (Presentation).
- Author - 나
-
Reveal-ml.tar.gz
- Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition
- http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf
-
Gradient-Based_Learning_Applied_to_Document_Recognition.pdf
- Visualizing and Understanding Convolutional Neural Networks
- http://arxiv.org/abs/1311.2901
-
1311.2901v3.pdf
- Compressing CNN for Mobile Device (Samsung) - CNN 모델 압축의 필요성 etc ...
- [http://mlcenter.postech.ac.kr/files/attach/workshop_fall_2015/삼성전자_김용덕_박사.pdf](http://mlcenter.postech.ac.kr/files/attach/workshop_fall_2015/삼성전자_김용덕_박사.pdf)
-
Samsung_-_Compressing_CNN_for_Mobile_Device.pdf
- Using Filter Banks in Convolutional Neural Networks for Texture Classification
- https://arxiv.org/abs/1601.02919
Deep belief network
- The Applications of Deep Learning on Traffic Identification
-
Us-15-Wang-The-Applications-Of-Deep-Learning-On-Traffic-Identification-wp.pdf - https://www.blackhat.com/docs/us-15/materials/us-15-Wang-The-Applications-Of-Deep-Learning-On-Traffic-Identification-wp.pdf
Deconvolution neural network
- Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation
- http://cvlab.postech.ac.kr/research/deconvnet/
- https://arxiv.org/abs/1505.04366
-
1505.04366.pdf
Segmentation
- Learning to Segment (Facebook Research)
- https://research.fb.com/learning-to-segment/
- DeepMask+SharpMask as well as MultiPathNet.
- Recurrent Instance Segmentation
- https://arxiv.org/abs/1511.08250
-
1511.08250.pdf - Slideshare - Single Shot MultiBox Detector와 Recurrent Instance Segmentation
- vid2vid
- https://github.com/NVIDIA/vid2vid
- Pytorch implementation for high-resolution (e.g., 2048x1024) photorealistic video-to-video translation.
- It can be used for turning semantic label maps into photo-realistic videos, synthesizing people talking from edge maps, or generating human motions from poses.
Fire Detection
Fire Detection#Deep learning based에 정리한다.
Background subtraction
Background subtraction#Deep learning based에 정리한다.
LSTM
Long short-term memory에 정리한다.
Learning
- Siamese Neural Networks for One-Shot Image Recognition
- https://jayhey.github.io/deep%20learning/2018/02/06/saimese_network/
- 딥러닝에서 네트워크를 학습시킬 때, 매우 많은 트레이닝 데이터가 필요합니다. 이러한 단점을 극복하여 한 레이블 당 하나의 이미지만 있어도 분류할 수 있게 학습시키는게 one-shot learning입니다.
NVIDIA AI Developer Newsletter
- [추천] AI Can Transform Anyone Into a Professional Dancer
- https://news.developer.nvidia.com/ai-can-transform-anyone-into-a-professional-dancer/
- https://arxiv.org/abs/1808.07371
- Transforming Standard Video Into Slow Motion with AI
- https://news.developer.nvidia.com/transforming-standard-video-into-slow-motion-with-ai/
- NVIDIA SPLATNet Research Paper Wins a Major CVPR 2018 Award
- https://news.developer.nvidia.com/nvidia-splatnet-research-paper-wins-a-major-cvpr-2018-award/
- AI Learns to Play Dota 2 with Human Precision
- https://news.developer.nvidia.com/ai-learns-to-play-dota-2-with-human-precision/
- [추천] This AI Can Automatically Remove the Background from a Photo
- https://news.developer.nvidia.com/this-ai-can-automatically-remove-the-background-from-a-photo/
- NVDLA Deep Learning Inference Compiler is Now Open Source
- https://devblogs.nvidia.com/nvdla/
Nature
- Deep learning of aftershock patterns following large earthquakes
- https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/9bo9i9/r_deep_learning_of_aftershock_patterns_following/
- https://www.nature.com/articles/s41586-018-0438-y
- https://drive.google.com/file/d/1DSqLgFZLuNJXNi2dyyP_ToIGHj94raWX/view
Cancer
- Deep Neural Networks Improve Radiologists’ Performance in Breast Cancer Screening
- https://medium.com/@jasonphang/deep-neural-networks-improve-radiologists-performance-in-breast-cancer-screening-565eb2bd3c9f
Text Generation
Favorite site
Machine learning
- Wikipedia (en) 기계학습에 대한 설명
- 기계 학습 (Machine Learning) - OpenCV 기계 학습 알고리즘 3
- UNIVERSITY OF OXFORD: COMPUTER SCIENCE: Machine Learning: 2014-2015 Course materials (옥스포트 대학 머신러닝 교재및 비디오)
- 기계 학습의 역사 1
- 기계 학습의 역사 2
- 파라미터 조정과 학습
- Team AI Korea : We do Artificial Intelligence
- [추천] Mad for Simplicity - Enginius/Machine Learning (머신러닝 관련 컨텐츠 다수 보유, 깔끔하게 잘 정리했음)
- [추천] HUB-AI - AI STUDY (AI관련 스터디 자료 다수 보유)
- 수학을 포기한 직업 프로그래머가 머신러닝 학습을 시작하기위한 학습법 소개
- 머신러닝을 위한 기초 수학 살펴보기 by mingrammer
- [추천] Browse state-of-the-art
E-book
- [추천] 로보틱스와 머신 러닝/인공지능 무료 교재 추천 15권
- The Element of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction – T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman (2009)
- Introduction to Machine Learning – A. Shashua (2008)
- Deep Learning – An MIT Press book in preparation - Y. Bengio (2015)
- Learning Deep Architectures for AI – Y. Bengio (2009)
- Gaussian Process for Machine Learning – C. Rasmussen, C. Williams
- Reinforcement Learning – C. Weber, M. Elshaw, N. Mayer (2008)
- Reinforcement Learning: An Introduction – R. Sutton, A. Barto (1998)
- Bayesian Reasoning and Machine Learning – D. Barber (2014)
데이터 분석
Artificial neural network
- Wikipedia (en) 인공신경망에 대한 설명
- 신경망 - Data Mining 4
- 인공신경망(Artificial neural network)의 Sigmoid Function 5
- [추천] 신경망 이론 : 오창석 6 (몇 가지 활성화 함수 (Activation function)에 대한 풀이 존재)
- MLWiki (주로 Deep Learning를 포함한 뉴럴 네트워크를 설명할 것이다)
- Study/Artificial Intelligence: 인공 신경망(Artificial Neural Network)
- A Neural Network in 11 lines of Python (Part 1) (Python코드로 직접 Neural Network를 작성한다)
Convolutional neural network
- Wikipedia (en) CNN에 대한 설명
- LeNet-5, convolutional neural networks
- TensorFlow - (5) MNIST - CNN
- [추천] VGG Convolutional Neural Networks Practical 7 (순차적으로 CNN을 풀어가는 예제)
- Convolutional Neural Networks (Convolutional, Max-Pooling, Fully-Connected의 공식과 Backpropagation)
- SlideShare: Backpropagation in Convolutional Neural Network
- 손고리즘ML : Middle Learning = Shallow + Deep Machine Learning
Segmentation
Deep learning
- Wikipedia (en) 딥러닝에 대한 설명
- 입문자를 위한 딥러닝 튜토리얼
- 딥 러닝을 이용한 한국어 의존 구문 분석
- 딥 러닝 (Deep Learning) , 한번 살펴보고 가실께요
- Welcome to Deep Learning
Deep learning libraries
- Wikipedia (en) Comparison of deep learning software
- Deep Learning Comp Sheet: Deeplearning4j vs. Torch vs. Theano vs. Caffe vs. TensorFlow
- 어떤 Deep Learning Library를 선택해야하나요?
- [추천] Evaluation of Deep Learning Toolkits
Andrew Ng
Machine Learning Exercises In Python
- Part 1 - Simple Linear Regression 20
- Part 2 - Multivariate Linear Regression 21
- Part 3 - Logistic Regression 22
- Part 4 - Multivariate Logistic Regression 23
- Part 5 - Neural Networks 24
- Part 6 - Support Vector Machines 25
- Part 7 - K-Means Clustering & PCA 26
- Part 8 - Anomaly Detection & Recommendation 27
Guides
- Deeplearning4j #2 예제 MNIST
- Classifying MNIST digits using Logistic Regression
- 심화 학습 (Deep Learning)
- 삼성소프트웨어멤버십: 인공신경망 Neural Network #1 (C++ 코드로 간단한 Neuron구현)28
- 삼성소프트웨어멤버십: 인공신경망 Neural Network #2 (C++ 코드로 간단한 Feedforward neural network구현) 29
- Number plate recognition with Tensorflow (자동차 번호판 인식)
- [추천] GPU: how much faster than CPU? 30 (잘 알려진 딥러닝 모델 구조들에 대해서, GPU와 CPU에서의 forward time을 비교)
Tutorials
- WikiDocs - Deep Learning 이론과 실습 (개정중)
- [추천] WikiDocs - Machine Learning 강의노트
- [추천] Gihub - 1ambda - Data Analysis 31
- UFLDL Tutorial (Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)
- opentutorials - 머신러닝
- [추천] GitBook - leonardoaraujosantos > Artificial Inteligence 32
- [추천] '머신러닝_김성훈교수님' 카테고리의 다른 글
- [추천] 170915 Tensorflow 세미나 딥러닝 이론에서 실습까지 - POSTECH 33
- 강화 학습(Reinforcement Learning)을 이해하는 데 필요한 선수 지식을 정리한 페이지
- [추천] Neural Networks : Zero to Hero - 신경망 개발을 밑바닥 부터 코딩 | GeekNews
- Tesla의 AI 총괄이었던 Andrej Karpathy가 만드는 신경망 개발 코스
- 역전파(backpropagation)의 기본부터 시작해서 최신 GPT같은 딥신경망까지 개발
- 언어모델은 딥러닝을 배우기에 좋음. 나중에 컴퓨터 비전 같은 곳으로 확장해 가더라도 대부분의 학습내용이 즉시 적용 가능
- [원문] Neural Networks: Zero To Hero
- [원문] aie-book/resources.md at main · chiphuyen/aie-book
- Chip Huyen이 "AI Engineering" 책을 쓰면서 참고했던 1200개 이상의 링크와 1000개 이상의 AI Github Repo중에서 가장 도움 되는 것들만을 추린 것
Data pool
- Fueling the Gold Rush: The Greatest Public Datasets for AI 34 (AI를 위한 데이터 셋 모음!)
Service
- Aifiddle - Design, Train & Share AI Models from your browser (딥러닝 모델을 브라우저에서 손쉽게 조립할 수 있다)
- PlayGround - Tinker With a Neural Network Right Here in Your Browser. Don’t Worry, You Can’t Break It. We Promise (모델의 레이어 사이 데이터 전달 그래프가 비쥬어블하게 출력됨)
- DeepL Translate: The world's most accurate translator
- 검색엔진 Kagi가 제공하는 "웹상의 모든 것에 대한 요약 생성" 도구
- Universal Summarizer - 모든 것을 요약해드립니다 | GeekNews
기안서에 사용하기 좋은 샘플 이미지
- [https://www.google.com/imgres?imgurl=https%3A%2F%2Fd3i71xaburhd42.cloudfront.net%2F791a9a8d8fe3110985211b3256b67c0e979fdf8a%2F2-Figure1-1.png&imgrefurl=https%3A%2F%2Fwww.semanticscholar.org%2Fpaper%2FImage-Sequences-Based-Traffic-Incident-Detection-Zou-Shi%2F791a9a8d8fe3110985211b3256b67c0e979fdf8a%2Ffigure%2F0&tbnid=U1aALMVaNKcjhM&vet=10CBAQxiAoAWoXChMImOranIz17gIVAAAAAB0AAAAAECg..i&docid=jy0zapjJfnlb9M&w=564&h=426&itg=1&q=Person%20Tracking%20&client=firefox-b-d&ved=0CBAQxiAoAWoXChMImOranIz17gIVAAAAAB0AAAAAECg#imgrc=zFEtt7J5NRRniM&imgdii=IsNk3wEGRScDPM 구글 이미지 검색] - 교차로에서 자동차 객체 탐지 샘플들
Online demo
References
-
태초에 야훼가 혼돈에 질서를 부여하여 천지를 창조한다 ↩
-
Best_Machine_Learning_Algorithms_10_-2024_ver-_Unite.AI.pdf ↩
-
Machine_Learning_-_OpenCV_ML_algorithms.pdf ↩
-
S1_nn.pdf ↩
-
Sigmoid_Function_of_Artificial_Neural_Network.pdf ↩
-
Aistudy.co.kr_-_theory_oh.pdf ↩
-
VGG_Convolutional_Neural_Networks_Practical.pdf ↩
-
ConvNets_24_April.pdf ↩
-
Forward_and_Backward_Propagation_of_the_Convolutional_Layer.pdf ↩
-
The_easiest_way_to_understand_CNN_backpropagation.pdf ↩
-
A_Look_at_Image_Segmentation_using_CNNs_–_Mohit_Jain.pdf ↩
-
Artificial_Intelligence_6-Deep_Learning.pdf ↩
-
The_Devil_is_always_in_the_Details_-_Must_Know_Tips_and_Tricks_in_DNNs.pdf ↩
-
Openresearch.ai-190921.zip ↩
-
Stanford-machine_learning-andrew_ng-lectures.tar.gz ↩
-
SanghyukChun.github.io-006e2ae.tar.gz ↩
-
1ambda.github.io-19962c5.tar.gz ↩
-
Machine_Learning_Exercises_In_Python_-_Part_1.pdf ↩
-
Machine_Learning_Exercises_In_Python_-_Part_2.pdf ↩
-
Machine_Learning_Exercises_In_Python_-_Part_3.pdf ↩
-
Machine_Learning_Exercises_In_Python_-_Part_4.pdf ↩
-
Machine_Learning_Exercises_In_Python_-_Part_5.pdf ↩
-
Machine_Learning_Exercises_In_Python_-_Part_6.pdf ↩
-
Machine_Learning_Exercises_In_Python_-_Part_7.pdf ↩
-
Machine_Learning_Exercises_In_Python_-_Part_8.pdf ↩
-
Samsung_software_membership_-_Neural_network_01.pdf ↩
-
Samsung_software_membership_-_Neural_network_02.pdf ↩
-
GPU_-how_much_faster_than_CPU-_NeoBrain.pdf ↩
-
1ambda.github.io-master-5c58cab.zip ↩
-
Gitbook_-leonardoaraujosantos-_artificial-inteligence.pdf ↩
-
170915_Tensorflow_Seminar_From_Deep_Learning_Theory_to_Practice_-_POSTECH.pdf ↩
-
Fueling_the_Gold_Rush_-The_Greatest_Public_Datasets_for_AI-Startup_Grind-_Medium.pdf ↩