성장하는 서버 개발자 도라프의 블로그 성장하는 서버 개발자 도라프의 블로그

구현에 들어가기 전에 Decision Tree와 Gini Importance를 다시 짚고 가보자. 1. Decision Tree 우리 말로 의사결정 나무라고 부르는 Decision Tree는 해석 가능한 모델이다. 즉, 예측 결과를 알 수 있을 뿐만 아니라 왜 그렇게 예측하는지에 대한 설명이 가능하다. 또한, 학습에 시간이 오래걸리는 대신 분류 시 계산이 쉽고 빨라 간단하고 정확하다는 장점이 있다. 2. Gini Importance 의사결정 나무의 분리가 잘 된 것을 판단하기 위해서는 불순도라는 개념을 먼저 알아야한다. (이미 불순도의 개념을 안다고 생각하고 넘어가겠다.) 변수 중요도란, 학습된 모형에 대하여 반응 변수와의 관련성 또는 예측 관점에서 각 변수들의 영향력을 수치화한 것이다. Class가 총..

2D image를 3D로 변환하는 3D reconstruction 딥러닝이 image classification, object detection, semantic segmentation과 같은 2D 이미지를 다루는 기술이 발전했다. 이를 넘어 딥러닝은 3D 그래픽적인 부분에도 가지를 뻗기 시작했는데 오늘은 그 기술 중 Single image 3D reconstruction에 대해 알아보겠다. 사진은 3차원의 물체를 2차원 평면에 투영한 것이어서 더 높은 차원 공간의 일부 데이터가 손실된다. 그래서 한 시점에서의 2D 사진은 3D 데이터를 만들기에 충분하지 않다. 그래서 3D perception을 만들려면 prior knowledge가 필요하다. 2D 딥러닝에서 Convolutinal AutoEncoder..