1. 로지스틱 회귀 이름은 회귀지만 분류 모델이다. 가중치와 계수들을 곱한 z의 값이 아주 큰 양수이면 1, 아주 큰 음수이면 0으로 바꿀 수 있도록 하는 함수는 시그모이드 함수(=로지스틱 함수)이다. z는 0~1사이의 범위를 벗어날 수 없어서 0~1사이의 값을 0~100%까지 확률로 해석할 수 있다. z위치마다 시그모이드 함수를 계산하며 지수 함수 계산을 np.exp()함수를 사용한다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt z = np.arange(-5, 5, 0.1) phi = 1 / (1 + np.exp(-z)) plt.plot(z, phi) plt.xlabel('z') plt.ylabel('phi') plt.show() (1) 로지스틱 회귀로 ..
💡OpenCV를 이용한 Face Recognition 구현하기 이번에는 Face Recognition으로 인물에 대한 정보를 추출한 후 이미지에서 해당 인물을 찾아내는 프로그램을 구현했습니다. 크게 두 단계로 작업을 나눌 수 있습니다. 우선, pickle을 사용하여 이미지 정보를 추출 후 데이터 셋으로 저장합니다. 그 후 해당 데이터를 활용하여 이미지에서 인물을 찾는 작업을 수행합니다. 최종 결과물은 이미지에서 손흥민을 인식하고 Son 글자가 출력되며 다른 인물들은 표시 되지 않는 프로젝트입니다. 0️⃣ Recognition에 필요한 툴 설치하기 개발 환경은 Anaconda의 VS Code를 사용하였으며 설치 방법은 다음과 같습니다. 1. Anaconda Prompt를 관리자 권한으로 실행합니다. 2. ..
💡개요 개인적으로 머신러닝을 접해보고 싶어서 미니 프로젝트를 개발하기로 하였습니다. 처음으로 인공지능을 배우는 것이니 재미가 있는 내용을 학습하고 싶어 OpenCV를 선택했습니다. 배운 내용들은 틈틈히 블로그에 작성해서 정리해볼 예정입니다. 💡OpenCV를 이용한 Face Detection 구현하기 ▶️ 사용 라이브러리 import cv2 import numpy as np from tkinter import * from PIL import Image from PIL import ImageTk from tkinter import filedialog import cv2로 OpenCV 라이브러리를 넣어줍니다. 또한, PIL(Pillow)를 사용하여 이미지 분석과 처리를 쉽게 할 수 있습니다. ▶️ 변수 선언 ..
