Machine Vision / ML / DL

PDF(Probability Density Function, 확률 밀도 함수) : 연속적인 변수에 의한 확률 분포 함수를 의미한다. 특정 확률 변수 구간의 확률이 다른 구간에 비해 상대적으로 얼마나 높은가를 나타내는 것이며, 그 값 자체가 확률은 아니다. 분포내에서 특정한 한 값에서의 확률은 0 이다. P (X = a) = 0 아래와 같은 두가지 특징이 있다. 1) 항상 양의 값을 가져야 한다. 2) 모든 범위의 PDF 를 합하면 그 값은 1이다. 정의된 범위 내에서의 확률은 범위내의 pdf 영역 넓이(적분값)가 된다. CDF(Cumulative Distribution Function, 누적 분포 함수) : 어떤 확률 분포에 대해서 확률 변수가 특정 값보다 작거나 같은 확률을 나타낸다. PDF 와 CDF..

Python Opencv tistory 정리는 패스트 캠퍼스 황선규박사님 강의를 기반으로 개인적으로 공부한 내용들을 복습 하는 개념으로 정리하려고 합니다. → 동일한 강의를 잘 정리한 블로그도 참고 했습니다. (강의 외에도 cv, ml, dl에도 도움 되는 블로그) ▶ https://deep-learning-study.tistory.com// 이번 글에서는 인강에 대한 내용을 적기 전에, 기본적인 개념이나 설치 해야 되는 부분들을 간략하게 적어두려고 합니다. 우선 CV란 Computer Vision의 약어로 컴퓨터를 이용하여 정지 영상 or 동영상으로부터 정보를 추출하는 방법을 뜻함. CV의 응용 분야는 실무에서 하고 있는 Machine Vision과 ML/DL/AI 등 다양한 산업에서 활용 되고 있습니..