매일 꾸준히, 더 깊이

문제는 지난 포스팅과 같은 링크에 존재한다. https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock/tree/master/Question_01_10 yoyoyo-yo/Gasyori100knock 画像処理100本ノックして画像処理を画像処理して画像処理するためのもの For Japanese, English and Chinese - yoyoyo-yo/Gasyori100knock github.com Q06.감색처리(減色処理) 여기서는 이미지의 값을 256＾3에서4＾3, 즉 R,G,B in {32, 96, 160, 224}의 각 4 값을 감색하는 것이다. 이것을 '양자화 조작'이라고 한다. 각 값에 관해서 아래와 같이 정의한다. val = { 32 ( 0 K-Meansクラスタリングによる画像の減..

문제 링크 https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock/tree/master/Question_01_10#q1-%E3%83%81%E3%83%A3%E3%83%8D%E3%83%AB%E5%85%A5%E3%82%8C%E6%9B%BF%E3%81%88 yoyoyo-yo/Gasyori100knock 画像処理100本ノックして画像処理を画像処理して画像処理するためのもの For Japanese, English and Chinese - yoyoyo-yo/Gasyori100knock github.com Q01. 채널 변경(チャネル入れ替え) 이미지를 읽어올 때, 기존의 RGB를 BGR의 순서로 바꾸기 아래의 코드로 이미지의 붉은 성분을 추출할 수 있다. cv2.imread()함수에서는 채널이 BG..

0. 이미지란 ​ OpenCV로 읽어 들인 이미지는 Numpy 배열로 보존된다. 아래에서도 나오겠지만 세로 N, 가로 M 픽셀의 이미지는 흑백 이미지인 경우 N x M의 행렬로 보존되고, 컬러 이미지는 채널 수(색상 수) N x M x 3의 행렬로 보존된다. 이미지를 취급하는 데 있어 가장 중요한 것은 왼쪽 최상단의 좌표가 (0, 0)이 되는 것이다. 오른쪽으로 가면 갈 수록 x좌표가 점점 증가하는 것은 당연하지만, 아래로 갈 수록 ｙ좌표가 증가하는 것에 대해 위화감을 느낄 수 있다. 그러나 이것은 이미지 처리 라이브러리 전반에 적용되는 공통 규칙이다. 1. 화소값의 접근 또는 변경방법 ​ 처음으로는 컬러 이미지를 읽어 들여 보자. import cv2 import numpy as np img = cv2...

'이미지처리 예제 50개 풀기'를 하기 위해서 miniconda를 설치하고 환결 설정을 하고자한다. 1. miniconda 설치 https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html Miniconda — Conda documentation Miniconda Miniconda is a free minimal installer for conda. It is a small, bootstrap version of Anaconda that includes only conda, Python, the packages they depend on, and a small number of other useful packages, including pip, zlib and a few other..

Amazon AWS에서 열리는 온라인 컨퍼런스로 요즘 계속 IT 공부를 위해 구글링하다보니 자연스럽게 컨퍼런스 광고가 노출되어 알게 되었고 바로 이메일을 등록하여 참가 신청을 완료하였다. 온라인 컨퍼런스 참여는 처음이었기 때문에 처음에는 많이 헤맸는데, 등록한 이메일을 통해 온라인 컨퍼런스에 참가할 수 있는 링크를 전달았고 그 링크를 통해 온라인 컨퍼런스에 입장이 가능했다. 두 개의 시간대에 동일한 내용으로 진행되었는데, 두 개의 시간 모두 실시간으로 참석 가능한 시간이 아니었기 때문에 실시간 참여는 하지 못 하였다. 실시간으로 참여한 경우 발표자에게 직접 질문을 남기고 AWS 유저들끼리 대화할 수 있었을텐데 그러지 못해 더더욱 아쉬웠다. 그러나 제공된 링크로 컨퍼런스 종료된 후 3개월간 동안 컨퍼런스 ..

지난 4월 13일 코엑스에서 진행된 WTM Seoul 2019 행사에 다녀왔었다. WTM는 Women Techmakers의 줄임말로 테크 업계의 여성들의 경험을 직접 들을 수 있는 세미나이다. 두 개의 홀로 나뉘어 동시에 진행되는 행사이기 때문에 시간표를 참고하여 본인이 듣길 원하는 발표 주제에 따라 홀을 옮겨 다녀야 했다. 모든 강연을 듣고 싶은 나에게 둘 중의 하나를 선택하는 것은 굉장히 어려웠다. 고심끝에 이번 세미나에서 선택해서 들었던 주제는 아래와 같다. 위의 강연들 들으면서 휴대폰에 메모해뒀던 일부 내용을 공유하고자 한다. 사람을 좋아하는 마음만으로 일을 할 수 있을까 옥지혜 PM이자 리더인 여성으로써 업무조율 및 팀..

최종 수정일 : 20.04.23 【커리큘럼】 영어 자료 기준 한글 자료 기준 If you want to read one main resource... the Goodfellow, Bengio, Courville book (available for free from http://www.deeplearningbook.org/) is an extremely comprehensive survey of the field. It contains essentially all the concepts and intuition needed for deep learning engineering (except reinforcement learning). ​ If you'd like to take courses... Piete..

1. 기본적인 사고방식 ​ 예전처럼, 스킬 요건은 별로도 아래와 같이 명시해 둔다. * 작가의 2019년 글을 보고 싶은 사람은 아래의 링크를 참고 https://tjo.hatenablog.com/entry/2019/02/19/190000 - 데이터 사이언트 엔지니어 : 애널리스트의 발전판 - 기계학습 (인공지능) 엔지니어 : 엔지니어의 발전판 현재 업계 내에 이론이 있다는 것을 인지하고 있으나, 개인적으로는 '데이터 사이언스는 애널리스트', '기계학습 엔지니어는 엔지니어'라고 생각하고 있다. 즉, 각각 '애널리스트의 일은 통계학과 기계학습에 집중하는 것', '엔지니어의 일은 기계학습에 집중하는 것'이라고 생각한다는 것이다. 2020년 현재에 있어 나의 관측 범위는 여전히 애널리스트는 '모든 정보를 분석..