4학년 1학기 수업 (3) 썸네일형 리스트형 [머신러닝 및 응용] CH.2 Informed Search and Exploration 1. Informed Search Strategies 큐속의 노드의 순서를 결정하기 위해서 evaluation function을 적용. - frontier node의 순서는 우선순위 큐로 유지. evaluation function 1) Greedy Best-first Search goal에 가장 가까운 노드를 Expand. 예) 경로 탐색 문제 (tree search) 평가 - finite에서 optimal, complete하지 않다. (Infinite loop가 생길수있음.) - m이 miaximum depth of the search space라면, O(b^m) - 좋은 heuristic function은 space와 time 복잡도를 줄일 수 있다. Greedy best-first graph sea.. [머신러닝 및 응용] CH.1 Solving Problems by Searching 1. What is Problem Solving? sequence of operators를 찾는것. - 에펠탑 그림그리는거에 비유하면, 빈도화지는 initial state, 에펠탑은 goal state가 된다. Example: Traveling Salesperson Problem 가능한 모든 solution을 다 나열하면 n!가 되는데, 이는 효율성에 문제가 생긴다. The Turing test - 사람이 생각하는 형태처럼 기계로 solution을 찾아가면 문제를 해결할 수 있지 않을까? 문제 푸는 방식의 체계화 1) Initial (start) state 2) Operators (successor functions) - state를 변경시키는 액션 - 1)과 2)가 state space를 구성. 3) .. [컴퓨터 비전개론] CH.1 Image Filtering 1. 이미지란? Intensity values를 사용하여 매트릭스 혹은 격자의 형태로 표현. 2. 이미지 특성 이미지는 제한된 수만큼 픽셀을 보유한다. 픽셀 값 - grayscale은 0~255. - 컬러는 RGB같은 경우, 각 채널당 0~255까지 각 1바이트로 총 3바이트로 표현 가능. 수학적 함수로 표현하면, 3. 이미지 변환 수학적인 함수를 이용해서 operator를 적용하면, 이미지 변환을 얻을 수 있음. 오늘날, 특별한 종류의 operator에는 convolution이 있다. 대표적으로 노이즈제거하는데 이용. 4. 왜 이미지는 노이즈를 가지는가? 이미지 획득하는 과정 카메라 자체 문제 (Dead pixels) 인화 단계 문제 5. 노이즈 제거 가장 그럴싸한 방법은 제일 근사한 값들이 비슷한 컬.. 이전 1 다음
