Algorithm

[Algorithms] 문제해결을 위한 창의적 알고리즘

Algorithms의 시작은 어디? 알고리즘 공부의 범위를 세상의 모든 알고리즘으로 정의한다면? 너무나 방대하기에 전부 공부하기 힘든 것이 사실이다. 따라서 한정된 시간에서 효율적인 공부를 하기 위해서는 공부에 선택과 집중이 필요하다. 그래서 공부하는 목적에 따라... 다음 4가지로 분류하여 공부하고자 한다. 학교에서 배우는 알고리즘 - 자료구조와 알고리즘의 원리 이해 업무에 사용하기 위한 알고리즘 - 자료구조/알고리즘 이해 및 각 언어의 알고리즘 라이브러리 특징의 이해 인터뷰를 위한 알고리즘 - 알고리즘의 응용 및 구현 대회를 위한 알고리즘 - 알고리즘을 사용하는 환경을 파악하고 최적화 시도. 현존하는 알고리즘 공부 공식 교재(?) 강의는 초급/중급/고급으로 나눠져있고, 각 수준별로 교재와 강의가 제공..

[로봇, 인공지능신문] 투명물체 검출 ( ML : ClearGrasp Algorithm )

# keypoint RGB-D(RGB + Depth)영상에서 투명한 물체의 정확한 3D 데이터를 추론할 수 있는 머신러닝(ML) 기반의 ClearGrasp Algorithm을 개발 + ClearGrasp Algorithm training data : 투명 물체의 심도, 표면의 굴곡, 모서리 등에 관한 극사실적인 렌더링 데이터를 5만개 이상 새로 만들었다. 이미지들은 평면에 위치한 투명 물체, 다양한 배경과 광선 조건을 갖고 있는 가방 안의 투명 물체 등을 포함. test data : 286개의 실제 이미지 활용. structure : 세 가지 딥 컨볼루션 신경망(Deep Convolutional Networks)를 사용. 첫번째는 표면 규범을 추정하기 위한 것 (물체의 평면 굴곡 등을 추정) 두번째는 폐..

[TED] This app knows how you feel - from the look on your face (Rana el Kaliouby)

# keypoint 컴퓨터는 내가 무슨 감정을 갖는지 알지 못함. 컴퓨터는 IQ는 있으나 EQ는 없음. -> 인지기능은 있으나 감성지능은 없음. -> 감정을 읽고 반응하는 기술을 만듦 인간의 얼굴 -> 기쁨, 호기심, 놀람, 공감 등 -> 얼굴 근육의 움직임 알고리즘에 웃는 얼굴 몇 십 만개를 대입 후 딥 러닝을 통해 느낌, 주름살, 얼굴형태의 변화를 찾음. 잠재적 위험성, 악용가능성 보다 감정지능 기술이 인류에게 줄 혜택이 더 크다고 생각! Ex) 데이트시 상대방이 자신을 좋아하는 여부, 마케팅 분야에서 상품에 대한 느낌을 관측만으로 알 수 있음. # 느낀점 사람이란 것이 참 간사하다 좋게 쓰일지 나쁘게 쓰일지 모르는 기술에 대해 깊게 공부하고 성과가 있다면 그것을 응용하려한다. 사람의 감정을 파악하는..