[ML]Convolutional Neural Networks (CNN) for Visual Recognition

[sl100104]

이제는 실제로 어떻게 숫자를 인식하는 가를 공부하는 단계인데, 내가 앞서 공부한 초보적인 이미지를 인식하는 방법은 92%정도의 정확도가 있다고 하고, 아래에 소개한  Convolutional Neural Networks (CNN) Layer를 이용하면 98% 이상의 정확도까지 인식이 가능하다 한다. 

아직도 버벅거리지만 일단 튜터리얼 등 자료가 많아 독학이 가능하고.  

http://bcho.tistory.com/1154

http://bcho.tistory.com/1149

http://bcho.tistory.com/1156

http://kwony91.tistory.com/entry/%EC%88%AB%EC%9E%90%EC%9D%B8%EC%8B%9D-%EC%BD%94%EB%93%9C-%EB%B6%84%EC%84%9D%ED%95%B4%EB%B3%B4%EA%B8%B0?category=780709

http://sungjk.github.io/2017/04/27/Ch6-convolutional-nn.html

둘째로 YouTube 등 비디오교재도 무진장이다. 

https://github.com/Hvass-Labs/TensorFlow-Tutorials

초보자라면 최소 아래 비디오라도 보길 권한다.

https://www.youtube.com/watch?v=HMcx-zY8JSg

그리고 깊이있게 공부할 수 있게 한학기 지난 Stanford대학교 강좌도 들을 수 있다. 최신 강의를 듣고 싶다면 미국서부에 위치해 있고, 정문부터 광대한 잔디밭이 반겨주는 스탠포드대학교로 유학을 가면된다. 소개된 조교들 사진을 보니 여기도 중국계 박사과정 학생들이 주역이다. 중국의 미래는 최소 전산분야에서는 밝다. 호주도 같은 분위기이고 경제학마저 전산과 관련된 부분은 중국계가 점령을 하고 있다. 우리가 열공해야 하는 이유이고, 이것이 현재 중국의 벤처산업들이 약진하고 있는 이유임을 간과해 선 않된다. 

http://cs231n.stanford.edu/