Unsupervised Learning은 라벨링 응답없이 데이터를 분석하는 기계 학습의 지점입니다. 이미지 처리에서 패턴, 그룹화 및 이미지의 큰 데이터 세트 내에서 기능을 식별하는 데 도움이됩니다. 이 접근법은 데이터가 무서운 또는 사용할 수없는 작업을 위해 귀중합니다.

Unsupervised Image Processing의 기술

이 웹 사이트는 귀하가 웹 사이트를 탐색하는 동안 귀하의 경험을 향상시키기 위해 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키들 중에서 필요에 따라 분류 된 쿠키는 웹 사이트의 기본적인 기능을 수행하는 데 필수적이므로 브라우저에 저장됩니다. 또한이 웹 사이트의 사용 방식을 분석하고 이해하는 데 도움이되는 제 3 자 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키는 귀하의 동의하에 만 브라우저에 저장됩니다. 이러한 쿠키를 거부 할 수도 있습니다. 이러한 쿠키 중 일부를 선택 해제하면 검색 환경에 영향을 미칠 수 있습니다.

계산 및 미터

데이터 포인트 사이의 유사성 또는 거리를 측정하는 데 종종 비싸지 않는 학습의 계산. 일반적인 메트릭은 Euclidean 거리와 코신 유사성을 포함합니다. 클러스터링 알고리즘은 그룹에 데이터를 할당하기 위해 이러한 메트릭을 사용합니다. 실루엣 점수와 같은 평가 메트릭은 유사한 객체가 다른 클러스터와 비교하여 자체 클러스터에 어떻게 클러스터링의 품질을 평가합니다.

Real-world 예제

이 응용 프로그램은 다양한 이미지 처리 시나리오에 적용되지 않습니다. 의학 이미징에서 세그먼트 조직을 돕고 사전 라벨없이 anomalies를 감지합니다. 얼굴 인식에서 클러스터링 그룹은 식별을위한 유사한 얼굴을 사용합니다. 위성 이미지 분석은 토지 커버 유형과 환경 변경을 분류하는 탁월한 기술을 사용합니다. 이 응용 프로그램은 복잡한 이미지 데이터에서 의미있는 정보를 추출하는 탁월한 방법을 보여줍니다.