Blue Whale Wave

0. 히스토그램 평활화(Histogram Equalization): 히스토그램 평활화는 이미지의 전체적인 대비를 향상시키기 위해 사용됩니다. 이미지의 픽셀 값 분포를 전체적으로 균등하게 만들어 주는 방법입니다. 각 픽셀 값에 대한 누적 분포 함수를 계산하여 히스토그램을 변환시킵니다. 이를 통해 히스토그램이 평평하게 만들어지고 대비가 향상됩니다. 히스토그램 평활화는 이미지의 밝기 분포를 조정하여 이미지를 더 선명하게 만들고 시각적 효과를 향상시키는 데 사용됩니다. 1. 오츄 알고리즘(Chu Algorithm): 오츄 알고리즘은 이미지 이진화를 위한 알고리즘으로, 임계값을 자동으로 결정하는 데 사용됩니다. 이미지의 히스토그램을 분석하여 전경과 배경 사이의 가장 적절한 임계값을 찾아내어 이미지를 흑백으로 분류..

# 가우시안(Gaussian) 확률론적인 용어로, 다양한 자연 현상에서 관측되는 데이터 분포를 모델링하는 데 사용되는 중요한 개념 중 하나입니다. 가우시안 분포는 종 모양의 분포를 가지며, 평균과 표준 편차로 특징 지어집니다. 간단히 말하면, 가우시안 분포는 데이터가 평균 주변에 모여있고, 표준 편차가 작을수록 데이터가 더 집중되어 있음을 나타냅니다. 이것은 통계 분석, 머신 러닝, 신호 처리 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 가우시안 분포를 시각적으로 이해하려면, 종 모양의 그래프가 중심에서 높고, 중심에서 멀어질수록 낮아지는 분포를 상상하실 수 있습니다. 데이터 포인트가 평균 주변에 있을 확률이 높으며, 평균에서 멀어질수록 확률이 감소합니다. 이것은 많은 자연 현상을 설명하는 데 유용한 모델 중 하나입..

1. **선형 회귀(직선) 및 선형 함수**: 선형 회귀는 입력 변수와 출력 변수 사이의 선형 관계를 모델링하는 회귀 분석 기법입니다. 선형 회귀 모델은 주로 직선으로 표현됩니다. 선형 함수는 입력 변수에 대해 가중치와 편향을 곱하고 더하여 출력을 생성하는 함수로, 선형 회귀 모델에서 사용되는 함수입니다. 2. **로지스틱 회귀(참, 거짓) 및 시그모이드 함수**: 로지스틱 회귀는 이항 분류 문제를 다루기 위한 회귀 분석 기법으로, 주로 확률을 이용해 분류를 수행합니다. 로지스틱 회귀 모델의 출력을 시그모이드 함수에 적용하여 0과 1 사이의 값으로 변환합니다. 시그모이드 함수는 S자 형태를 가지며, 입력을 확률 값으로 변환하는 데 사용됩니다. 3. **이항 분류 모델 및 렐루 함수**: 이항 분류 모델은..

# 데이터 과학, 머신 러닝, 딥러닝 등 다양한 분야에서 사용되며, 각각의 특징과 기능을 활용하여 작업을 수행하는 각 라이브러리의 사용 예시 1. **텐서플로우(TensorFlow) 및 케라스(Keras)**: - **텐서플로우**: 딥러닝 프레임워크로, 모델의 생성, 학습, 배포 등 다양한 딥러닝 작업을 지원합니다. - **케라스**: 텐서플로우 위에서 돌아가는 딥러닝 API로, 모델을 구성하고 학습시키기 위한 높은 수준의 추상화를 제공 a. **케라스.모델(Model)**: 케라스의 모델은 딥러닝 모델의 구성과 학습을 관리하는 주요 구성 요소입니다. 모델은 레이어들을 조합하여 구성됩니다. 모델을 생성하고 컴파일한 후에, 데이터로 학습하고 평가하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 시퀀셜 모델과 함수형..

# 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 주로 이미지 처리와 패턴 인식에 사용되는 딥러닝 아키텍처 중 하나입니다. 이 아키텍처는 이미지 데이터에서 특징을 추출하고, 그것을 사용하여 분류, 객체 감지 및 다양한 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 데 효과적입니다. 컨볼루션 신경망의 핵심 개념: 1. 합성곱 연산 (Convolution): 이미지와 필터(또는 커널) 간의 합성곱 연산을 사용하여 이미지에서 특징을 추출합니다. 필터는 작은 행렬로, 이미지의 작은 부분에 대한 가중치를 정의합니다. 합성곱은 이미지를 스캔하면서 필터를 적용하고, 그 결과를 출력 맵에 저장합니다. 이러한 연산은 이미지 내에서 특정 패턴이나 특징을 검출하는 역할을 합니다. 2. 활성화 함수 (Activ..

(출처: 모두의 딥러닝)

(출처: 모두의 딥러닝)

(출처: 모두의 딥러닝)

(출처: 모두의 딥러닝)

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