전체 글100 [영상처리] Point Processes : Arithmetic Operations, Logical Operations, Look-up Table Processing 📌 Spatial domain processingg(x, y) = T[f(x, y)] f(x, y) : 원본이미지g(x, y) : output 이미지T[.] : 함수 📌 Point Processess = T(r)r : gray-level of f(x, y)s : gray-lavel of g(x, y)T[.] : 아날로그 → 디지털 흑백 영상으로 만드는 함수ex) a → b 이 외에도 다양한 Point Process 존재Arithmetic operationsLogical operationsLook-up table processing // 이번 게시글에서는 여기까지 다룸HistogramContrast stretchingIntensity transform 📌 Arithmetic operationsg.. 2025. 1. 22. [프로젝트 후기] SeoulPOT : 서울시 공간(음식점/카페) 분석 웹서비스 📌 프로젝트 소개 [ 개발 기간 ]2024.08.11 ~ 2024.10.30 [ 프로젝트 개요 ]서울을 방문하는 외국인 관광객들이 허위 리뷰나 광고에 휘둘리지 않도록 하여 📍서울의 진짜 SPOT📍을 추천해주는 서비스 📌 프로젝트 내용 [ 🗺️ 서울시 25개 구 정보 제공 ]서울시 각 구에 대해 미숙할 외국인들을 위해 각 구의 간략한 분위기, 교통, 카테고리별 상위 장소 등의 정보 제공목적 : 서울시 각 구의 개요(분위기) 파악 [ 📍 카테고리별 장소 리스트 제공 ]카테고리 별 지도에 마커 표시로 시각화 및 리스트의 간략한 정보(가게명, 리뷰수) 제공목적 : 장소의 밀집도 확인 및 장소 개요 파악 [ 📝 장소 세부 정보 및 리뷰 제공 ]선택한 가게 / 관광지의 주요 정보(리뷰 수, 긍/부정 .. 2025. 1. 22. [SK Networks Family AI Camp 3기 회고록] 12-16주차 회고록 (24.09.30~ 24.11.01) 본 게시글은 12에서 16주차까지의, 약 한달(5주)간의 이야기를 담아보고자 한다. 💡 The four Fs란?- FACTS (사실, 객관) : 있었던 일, 내가 한 일- FEELINGS (느낌, 주관) : 나의 감정적인 반응, 느낌- FINDINGS (배운 것) : 그 상황으로부터 내가 배운 것, 얻은 것- FUTURE (미래) : 배운 것을 미래에는 어떻게 적용할 지 🗃️ FACTS : 사실, 객관 [ 🤖 LLM ] 막연하게 인지하고만 있었던 LLM에 대해 자세히 배우고 활용하는 시간을 가졌다. 관련 용어 및 종류와 활용법을 접하며 개념을 다잡았고, 학습 과정을 보며 흐름을 파악할 수 있었다. 이후 Fine Tuning의 다양한 방법론과 LangChain, RAG의 실습을 통해 LLM 활용.. 2025. 1. 22. [프로젝트 후기] 데이터크리에이터캠프 대학부(스타터, 본선) : 패션데이터 분류 및 추천시스템 📌 대회 소개[ 대회 명 ]2024 데이터 크리에이터 캠프 (DATA CREATOR CAMP) 대학부 [ 주제 ]인공지능은 사람의 마음을 이해할 수 있을까?(패션데이터셋 분류 및 추천 시스템 구축) [ 기간 ]2024.09.23 ~ 2024.11.30 [ 참가자 ]4~5인으로 구성된 팀 · 전공 무관, 빅데이터 및 인공지능에 관심있는 전국의 대학생 [ 스타터 문제 ] AI Hub의 “연도별 패션 스타일 이미지 및 추천 데이터”를 활용하여패션 스타일 이미지 분류아이템 기반 협업 필터링 추천 시스템 구축 이때, 다음의 조건을 따라야 함- Image Classifier 및 Image Feature Vector의 아키텍처는 ResNet-18을 사용한다.- Pre-trained Weights 사용할 수 없다- .. 2025. 1. 11. 이전 1 2 3 4 ··· 25 다음
