임이지의 블로그

people.cs.uchicago.edu/~larsson/colorization/ https://people.cs.uchicago.edu/~larsson/colorization/ Abstract We develop a fully automatic image colorization system. Our approach leverages recent advances in deep networks, exploiting both low-level and semantic representations during colorization. As many scene elements naturally appear according to multi people.cs.uchicago.edu pip install autoco..

AI 2021. 3. 30. 16:08

발생된 에러 예외가 발생했습니다. AttributeError module 'tensorflow' has no attribute 'GraphDef' File "G:\office\enterprise_sdk_int_g_ui\develnote\deeplearning\cnn-colorize-master (1)\cnn-colorize-master\colorize.py", line 54, in main graph_def = tf.GraphDef() File "G:\office\enterprise_sdk_int_g_ui\develnote\deeplearning\cnn-colorize-master (1)\cnn-colorize-master\colorize.py", line 75, in main() 원인은 tensorfl..

AI 2021. 3. 30. 15:23

AI 2016. 1. 26. 20:00

의사결정트리란? 의사결정트리는 데이터마이닝 분석의 대표적인 분석 방법이다. 인공지능, 기계학습, 통계분석에서도 역시 결정트리 알고리즘은 활용이 많이 되고 있다. '의사 결정 트리'는 간단하게 '결정 트리(Decision Tree)'라고 불리기도 한다. 또는 '결정 나무'라고 불리기도 한다. 주어진 데이터를 분류(Classification)하는 목적으로 사용된다. 예측(Prediction)하는데는 사용할 수 없다. 즉, 목표 변수가 범주형인 경우 사용되며 목표변수가 수치형인 경우에는 결정트리 알고리즘에 적용할 수 없다. 목표 변수가 수치형인 데이터에 적용하고자 한다면 목표변수를 수치형 변수에서 범주형 변수로 이산화한 후 적용하면 된다. 의사결정트리 알고리즘 종류 결정트리 분석을 수행하는 다양한 알고리즘들이..

AI 2016. 1. 26. 19:58

분류 (classification) 하고자 하는 클래스의 종류에 대해서는 알고 있지만 샘플들 각각에 대한 확률밀도함수 (probability density function) 을 알지 못하는 상태에서 사용한다. 굳이 각 샘플에 대한 확률 인수 (parameter) 들을 구하지 않고 샘플의 값을 그대로 좌표에 표시하여 참조집합 (reference set) 에서 가장 유사 (similar) 하거나 거리 상으로 가까운 (nearest) class 에 속하는 것으로 분류하는 방법이다. nearest 의 의미는 무엇인가? 그것은 smallest Euclidean distance, absolute difference, maximum distance, Minkowski distance 등을 계산하여 그 거리가 가장 가..

AI 2016. 1. 19. 10:57

1. Naive Bayes Classification Bayes' Theorem에 근거한 분류법이며, Bayes' Theorem은 조건부 확률에서는 새로운 정보를 알았을 때 확률의 개선이 일어나게 된다. 어떤 실험결과에서 나온 정보를 이용하여 어떤 사건의 처음 확률을 개선시킬 수 있는데, 여기서 처음 확률은 사전확률 (prior probability) 이라 하고, 개선된 확률을 사후확률 (posterior probability) 이라고 하며, 이러한 확률의 개선을 이루는 것이 베이즈의 정리 (Bayes' Theorem) 이다. 즉, 기존에 모아놨던 데이터에서 어떠한 인과관계를 분석하여 결과를 예측할 때 확률 Bayes' Theorem을 활용한다. 예를 들어 스팸 분류시 각각의 비아그라, 페니스, 대출 등..

AI 2016. 1. 19. 10:37