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OpenCV를 위한 머신 러닝
글쓴이
마이클 베이어 저
출판사
에이콘출판사
출판일
2017년 12월 28일
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저자

이미지

마이클 베이어

워싱턴 대학교(University of Washington)의 신경공학 및 데이터 과학 분야 박사후 연구원(Postdoctoral Fellow)으로서 망막 보형물(생체공학적 눈)을 이식받은 맹인 환자의 지각 경험을 향상시키기 위해 생체공학 비전의 컴퓨터 이용 모델을 연구하고 있다. 이 연구는 신경과학, 컴퓨터 공학, 컴퓨터 비전, 머신 러닝의 교차점에 놓여 있다. 고급 컴퓨터 비전 프로젝트를 작성하기 위한 실질적인 가이드로 활용되고 있는 『OpenCV with Python Blueprints』(packt,2015)를 저술했다. 여러 오픈소스 소프트웨어 프로젝트에 적극적으로 참여하고 있으며 파이썬, C/C++, CUDA, MATLAB, 안드로이드와 관련된 전문 프로그래밍 경험을 쌓았다.캘리포니아 대학교 어바인(Irvine) 캠퍼스에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았으며, 스위스 취리히 연방 공과대학교에서 생명공학 석사 학위와 전기공학 학사 학위를 받았다.

책 소개

분야IT 모바일
컴퓨터는 머신 러닝을 통해 과거의 수집된 데이터를 사용하고, 미래 예측을 하면서, 학습을 진행할 수 있다. 이 책에서는 간단한 예제를 활용해 분류 및 회귀와 같은 통계 학습의 핵심 개념을 직관적으로 확인할 수 있다. 모든 기본 개념을 다룬 후, 의사 결정 트리(Decision tree), 서포트 벡터 머신(Support vector) 및 베이지안(Bayesian) 네트워크와 같은 다양한 알고리즘을 탐색하고 다른 OpenCV 기능과 결합하는 방법을 배우게 된다. 그 과정에서 데이터를 이해하고 어떻게 완벽하게 작동하는 머신 러닝 파이프 라인을 구축 하는지를 이해하여 전체 작업을 배우게 된다. 가장 뜨거운 주제인 '딥러닝'을 시작할 준비가 될 때까지, 더 많은 머신 러닝 기술을 학습할 수 있다. 작업에 적합한 도구를 선택하는 방법을 숙지하고 숙련된 기술과 결합해 모든 관련 머신 러닝의 기본 지식을 파악하게 할 수 있게 된다.

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