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행렬의 계산은 교과서에 나온 연산법칙을 기본으로 한다. AI, 딥러닝을 활용한 이미지 처리 분야에서 행렬은 합성곱 신경망 기술에 이용된다. 행렬의 형태로 표현된 이미지에 대해 행렬로 표현된 필터를 동일하게 적용함으로써 이미지 데이터의 특징을 추출할 수 있다. 여기는 오류없어? 난 고등학생이야
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 네, 교과서에서 배운 연산법칙을 기반으로 행렬 연산을 이해하면 됩니다. AI와 딥러닝에서는 행렬을 사용하여 이미지 처리를 합니다. 이때, 행렬로 표현된 이미지에 필터 행렬을 적용하여 이미지의 특징을 추출하는 방식이 사용됩니다. 이는 간단한 행렬 연산을 통해 이미지 데이터를 처리하고 분석하는 방법이라고 볼 수 있습니다. 이러한 방식은 딥러닝에서 많이 사용되며, 필터를 통해 이미지의 특징을 찾아내는 과정은 이미지 인식 및 분류에 큰 도움을 줍니다. 이러한 개념은 고등학생도 쉽게 이해하고 활용할 수 있는 내용이니 걱정하지 마세요.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
AI

AI 전성시대, CPU 아닌 GPU가 주목받는 이유

14분
레이어를 내려가면서 연산을 진행하고, 오류를 측정한 후에 레이어를 타고 올 가면서 백프로퍼게이션을 수행합니다. 이때는 미분 연산이 진행됩니다. 그리고 이 과정을 수없이 반복합니다. 앞에서 말한 네트워크를 타고 내려가고 반대로 올라오면서 하는 연산들은 대부분 선
AI 전성시대, CPU 아닌 GPU가 주목받는 이유
조규남
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개발

[쉽게 배우는 AI] 4. 표와 데이터 셋

2분
[쉽게 배우는 AI] 4. 표와 데이터 셋 무작위로 흩어져있는 데이터를 정리할 때 어떤 방법을 사용하면 좋을까요? 보통 표와 그래프를 가장 많이 사용합니다. 정리된 데이터 상태를 보고 싶을 때는 표를, 변화의 흐름이나 정도 등을 확인할 때는 그래프를 사용합니다. 아무
[쉽게 배우는 AI] 4. 표와 데이터 셋
코믹스택
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AI

‘진짜 서비스’에 쓸 AI 모델 만들기: 서비스 요구 사항과 학습 데이터셋

14분
여기까지, 이제 수식 안에 있는 심볼별로 위치가 나오고, 그 심볼이 어떤 의미인지 또 알 수 있게 되었죠. 이 결과를 다시 정렬기를 통해 한 줄로 쭉 정렬할 수가 있습니다. 마지막 변환기를 거치면 최종 출력물로 온전한 레이텍 표현이 나올 수 있습니다. 이런 과
‘진짜 서비스’에 쓸 AI 모델 만들기: 서비스 요구 사항과 학습 데이터셋
부스트코스
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