데이터 사이언스 교과서 by 하시모토 히로시

[ 밑줄/연결 ]

 

시스템 공학에서는 실존하는 것을 '시스템'이라고 부르고, 사람이 다루기 쉽도록 근사시킨 것을 '모델'이라고 부른다.

 

모델이란 구현하기 위해 이미지를 마음속에 그리는 단계에서 다른 해석이 생기는 것은 어쩔 수 없는 일이다. 

 

시뮬레이션은 일단 모델을 만들면 이 모델을 어떠한 형태로 동작시키는 것이다. 

 

시스템 상태의 분석/해석이 다른 지점에서 미래(future)의 상태(state)를 아는 것을 예측(prediction), 현재와 과거의 관측할 수 없는 상태를 아는 것을 추정(estimation)이라고 구별하고 있다. 

 

(패턴 인식)

 

패턴: 물리적으로 외부에 존재하는 대상을 다른 대상과 구별하기 위해 물리량이나 개념 데이터를 정리하는 것...

 

패턴 인식: 이미지, 음성 등의 데이터 분류, 판별, 식별을 수행하는 방법.....관찰한 것을 데이터로 정리하고 분류, 판별, 식별하는 것. 

 

동전 분류 문제....1원/10원/100원/500원과 외국동전, 장난감 동전 등 자동 분류...

ㅇ 특징 추출기: 센서를 이용하여 물리량을 측정하여 특징량을 추출함

ㅇ 특징 벡터: 동전 인식을 위해 복수의 특징량을 벡터 형식으로 표현함

ㅇ 클래스: 이 문제의 경우 4종류의 동전과 유사 동전을 클래스로 구현함. 5개의 클래스가 있음. 

ㅇ 클래스 분류기: 특징 벡터를 이용하여 몇 원짜리 실제 동전인가 또는 유사 동전인가의 패턴 인식을 수행하고 그 겨로가를 클래스로 출력함

진원도: 중심에서 동일한 거리에 있는 모든 점이 정확한 원에서 벗어난 정도를 측정하는 일

광반사도: 빛을 얼마나 반사하는가를 나타내는 척도

투자율: 자기장의 영향으로 자화 시에 발생하는 자기력선속밀도와 진공에서 나타나는 자기장 세기의 비

 

[ 자평 ]

 

전공자나 개발자가 아니라 궁금한 부분만 보았다.