인하대학교 공학대학원 인공지능융합 전공3년간의 사투 끝에 드디어 졸업을 했습니다. 보통 2년 과정이긴 하지만중간에 휴학을 1년해서 3년이 걸렸네요.    사실 저와 같은 개발자혹은 IT 업종에 종사하시는 분들께서자기계발을 위해 석사 과정을많이 고민하시는 걸로 압니다. 아마 이 글을 보시는 분들도그런 고민이 있으신 분들이 대부분일거라 생각해요.그래서 제가 공학대학원을 다니게 된 계기와과정, 이후 현실에 대해 진솔하게 얘기해보고자 합니다.    1. 일반대학원이 아닌 공학대학원을 선택한 이유 공학대학원은 다들 아시다시피 야간에 수업이 진행되는 특수대학원 형태입니다. 저의 경우 서울에 있는 9군데 학교의 면접을 봤었고, 합격한 곳은 4곳이었으며 그 중에서 커리큘럼과 교수진, 등록금, 환경 등 모든 것을 고려..

Camera Calibration(카메라 캘리브레이션) 이란? 기하 카메라 보정은 카메라 절제(camera resectioning)라고도 하며, 영상 또는 비디오 카메라의 렌즈 및 영상 센서에 대한 파라미터를 추정합니다. 이러한 파라미터를 사용하여 렌즈 왜곡을 수정하거나, 세계 단위로 객체의 크기를 측정하거나, 장면에서 카메라의 위치를 결정할 수 있습니다. 이러한 작업은 객체를 검출하고 측정하는 머신 비전과 같은 응용 사례에 사용됩니다. 또한 로보틱스, 내비게이션 시스템 및 3차원 장면 복원에도 사용됩니다. 카메라를 보정한 후 수행할 수 있는 작업의 예는 다음과 같습니다. 카메라 파라미터로는 내부 파라미터, 외부 파라미터, 왜곡 계수가 있습니다. 카메라 파라미터를 추정하려면 3차원 세계 점과 그에 대응되..

안녕하세요, 헤일리입니다. 원서비를 대략 60만원(ㅠㅠ) 쓰고, 다행히 원하는 곳에 합격하여 인공지능 특수대학원을 찾는 누군가에게 도움이 되길 바라는 마음에 이렇게 블로그에 글을 적게 되었습니다. 참고로 저는 현재 개발자 직군에 종사하고 있으며, 인공지능에 대한 지식은 별로 없는 상태에서 지원했습니다. 하지만, 내가 이만큼 대학원에 가기 위해 노력했다는 것을 조금이라도 증명하기 위해 기초적인 관련 지식들을 공부하고 자격증 1개(Tensorflow Developer Certificate)를 취득한 상태로 면접을 봤습니다. 지금 드는 생각이지만... 좀 더 공부하고 면접 볼 걸... 이라는 후회가 듭니다. 지금은 질문에 다 구구절절 대답할 수 있을 것 같은데 말이죠 ㅠㅠ 아무튼, 9개 대학을 지원해서 (성균..

1. 정의 결정 트리 분류기 는 분류 문제에 사용되는 간단한 기계 학습 모델이다. 분류에 사용되는 가장 간단한 기계 학습 모델 중 하나이지만 제대로 수행되고 우수한 교육 데이터가 있으면 일부 작업을 해결하는 데 매우 효과적일 수 있다. Decision Tree Classification A Decision Tree is a simple representation for classifying examples. It is a Supervised Machine Learning where the data is continuously… medium.com The Basics: Decision Tree Classifiers An intuition for how decision trees work and are bu..

자, 이제 어느정도 데이터가 이런식으로 굴러가는구나~~ 느낌이 왔으니, 이제 데이터에 조작을 좀 해보겠습니다. 이상치를 제거해보려고 하는데요. 이상치 제거 전과, 제거 후 사이의 값 갯수가 약 150개? 정도 차이가 나죠 근데 아웃라이어 제거(=시그마 이상치 제거; Remove Outlier Data)가 뭔데..? 뭐야... 말이 왜이렇게 어려운데?!?!?! 이 기술은 케글(Kaggle)에서 상위 랭크로 올라가려면 꼭 필요한 기술 중 하나라고 하네요. 그래서 저도 공부해보았습니다. ■ 데이터 이상치 탐지(Data Outlier Detection) 말 그대로 이상이 있는 데이터를 뜻합니다. 일반적인 데이터 패턴과 다르게, 매우 이상한 패턴을 가지고 있는 데이터를 뜻합니다. 머신러닝과 딥러닝에서는 이러한 이..

자 이제는 정말 실습을 해봅시당 1. 런던 자전거 Dataset을 내 Note로 가져오면 자동적으로 요렇게 셋팅을 해줍니다. 그리고, print(os.path.join(dirname, filename)) 끝 부분에 커서를 대고 Shift + enter를 해주세용 그럼, london_merged.csv 파일이 생깁니다. 2. 몇 가지를 import 해옵시당 이렇게 3가지를 import 해오고 Shift + Enter ! 아무 이상이 없으면 잘 된겁니다. Syntax Error 나오면 메시지가 뜹니다. 혹시 모르니 중간중간에 Save는 잘 해주세요. (저장을 생활화 합시다!) 3. 자, 이제 csv 파일을 불러와보겠습니다. 테이블이 나타났습니다! 오우! 4. 데이터의 구조와 타입과 컬럼들을 확인해봅시다 5...