컴퓨터 비전 (2) 썸네일형 리스트형 [선형대수학] 선형대수와 머신 러닝 4 [이미지 처리와 컴퓨터 비전] 이미지 처리와 컴퓨터 비전은 선형대수학을 핵심적으로 활용하는 분야 중 하나입니다. 이미지는 픽셀로 이루어진 행렬로 표현되며, 이러한 이미지를 회전, 스케일링, 이동 등의 변환을 적용하여 다양한 처리와 분석을 수행합니다. 이번 포스팅에서는 이미지 처리와 컴퓨터 비전에서의 선형대수학의 역할과 변환 행렬을 이용한 이미지 처리에 대해 자세히 알아보겠습니다. 1. 이미지 처리와 선형대수학: 이미지 처리는 디지털 이미지를 효과적으로 처리하고 분석하는 기술을 의미합니다. 컴퓨터 비전은 이미지 처리의 한 분야로서, 컴퓨터를 이용하여 이미지를 해석하고 이해하는 기술을 연구합니다. 이미지는 픽셀의 2차원 배열로 표현되며, 이러한 이미지를 처리하는 과정에서 선형대수학의 기본 개념과 변환 행렬이 사용됩니다. 2. 이미지 변환.. [선형대수학] 선형대수와 머신 러닝 0 수학적 토대로 더 나은 예측 모델 구축하기 선형대수학은 머신 러닝에 필수적인 수학적 토대 중 하나입니다. 이 블로그 포스트에서는 선형대수학이 머신 러닝에서 어떻게 활용되는지 다양한 예시와 함께 알아보겠습니다. 선형대수학이 제공하는 강력한 도구들은 머신 러닝 알고리즘의 개선과 데이터 분석의 효율성 증대에 큰 기여를 합니다. 1. 선형 회귀$($Linear Regression$)$: 선형 회귀는 입력 변수와 출력 변수 간의 선형 관계를 모델링하는 데에 자주 사용됩니다. 선형 회귀 모델은 선형대수학의 기본 개념을 활용하여 최적의 회귀선을 찾습니다. 특히, 최소제곱법$($Least Squares Method$)$은 잔차의 제곱합을 최소화하여 가장 잘 맞는 회귀선을 찾는데 사용됩니다. * 잔차$($residual.. 이전 1 다음