Jooo's life story

Linear Model for Regression 3.1 Linear Basis Function Models Regression을 위한 가장 간단한 선형 모델은 입력 변수의 선형 조합을 포함한다.$eq. 3.1$ $y(x,w) = w_0 + w_1 x + ... + w_d x_d$ 여기서 $x=(x_1,..., x_d)^T$이다. 이것은 종종 Linear Regression으로 알려져 있다. 이 모델의 중요한 속성은 파라미터 $w_0, ..., w_D$의 선형 함수라는 것이다. 하지만 이것은 입력 변수 x의 선형 함수이며, 이것은 이 모델의 중요한 한계로 작용한다. 따라서, 우리는 입력 변수의 고정된 비선형 함수의 선형 조합을 통해 모델의 클래스를 확장한다.$eq. 3.2$ $y(x,w)=w0+\sum{..

요세 본인은 Adas 분야에서 일을 하고 있다.요 근래 최근 세미나에서 모빌아이에 대해서 들었다.모빌아이 칩을 판매하면서, 렌즈. ISP 등 입력에 영향을 주는 하드웨어는 픽스해 놓았다고 한다. 그리고, 모빌아이의 인식 성능에 대한 A/S를 요청할 때, 단순 요청이 아닌, 문제가 있는 Scene에 대한 row 데이터를 취득해서전달해야 움직인다고 한다. 충격적이었다. 기계 학습은 차 후에 어떤 새로운 알고리즘이 나올지는 모르겠으나,본인이 알고 있는 범위에서는 학습 데이터를 꼭~ 필요로 한다. 즉, 기계에게 사진을 보여주며, 이건 사람이야라고 가르쳐야 한다는 의미다.헌데, 이를 모빌아이에 적용해서 생각해보면, 모빌아이는 몇년 동안 수많은 상황과 장소에서 획득한 데이터를보유하고 있을 것이다.그래서 그 획득한 ..