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드론과 지도



드론이 세상을 바꾸고 있습니다.드론의 활용처가 계속 넓어지고 있고, 글로벌 기업들의 참여가 많아지고 있으며, 새로운 기술들이 속속 등장하고 있습니다. 하지만 우리나라의 드론 산업은 일



Published: Tue, 23 Jan 2018 15:37:41 +0900

 



일본 공간정보데이터 제품사양서 제작 매뉴얼

Tue, 16 Jan 2018 14:39:53 +0900

일본 국토지리원에서 제작한 "공간정보데이터 제품사양서 제작 매뉴얼" 번역본입니다. 원본은 여기에서 보실 수 있습니다. 공간정보데이터 제품사양서란 한마디로 공간정보 데이터에 대한 "설계도", "제작기준"이라고 할 수 있습니다. 일반적으로 제품을 제작하기 전에 해당 제품의 설계도와 소재, 완성된 제품의 품질 등 제작하는 제품의 사양을 미리 만드는 것과 동일합니다. 우리나라에서도 국토지리정보원을 중심으로 제품사양서를 도입하기 위한 노력을 하고 있습니다...(image)



JGGIS FAQ

Fri, 12 Jan 2018 16:57:54 +0900

일본 지리정보표준 프로파일 JPGIS에 대해 좀 더 알아볼 수 있는 FAQ문서입니다. 품질평가는 발주자나 제삼자가 하는 것이 아니라, 제작자가 자체적으로 해야 한다는 내용이나... 몇가지 도움되는 내용들이 있네요. == JPGIS FAQ 일반 JPGIS은 무엇입니까? JPGIS는 공간정보 표준 프로파일 (Japan Profile for Geographic Information Standards)의 약자로, 최신의 공간정보에 관한 국제 규격 (ISO1..(image)



일본 지리정보표준 프로파일(JPGIS)

Fri, 12 Jan 2018 16:57:17 +0900

공간정보표준은 매우 복잡합니다. 수많은 경우에 대응할 수 있도록 하기 위해서입니다. 하지만, 우리나라의 표준화가 잘 진행되고 있는 이유중의 하나가 이 복잡함 때문이라고 할 수 있습니다. 일본에서는 많은 표준문서중 꼭 필요한 것을 최소한으로 추려서 일본지리정보표준프로파일(JPGIS : Japan Profile for Geographic Information Standards)를 만들었습니다. 이것만 지키면 데이터의 호환성은 거의 100% 확보할 수 있..(image)



데이터, 표준, 제품사양서

Wed, 10 Jan 2018 15:24:06 +0900

공간정보 데이터를 만들 때 가장 중요한 것이 표준입니다. 공간 데이터의 표준을 지키는 것은 전체 표준에서 90% 이상을 차지한다고 생각합니다. 예전에 국가 등의 기관에서 보유한 데이터중 80%는 공간과 관계있다라는 말이 있었고, 이제는 우리나라도 많은 공간 정보들이 공개되고 있지만, 아직까지는 표준을 지킨다거나, 정제된 데이터라고 말하기는 힘든 것 같습니다. 정제된 데이터란, 언제 어디서 누구 제작했더라도 동일한 구조와 품질로 생산된 데이터를 말합니..(image)



XML Schema Tutorial

Sun, 24 Dec 2017 14:29:36 +0900

XML Schema란? XML Schema는 XML 문서의 구조를 설명함. XML Schema 언어는 XSD(XML Schema Definition) 이라고도 한다. XML 스키마의 목적 : XML 문서의 합법적 기본구성요소를 정의 문서에 어떤 요소와 속성이 나타나냐 하는가? 자손 요소들의 수와 순서 요소와 속성의 데이터 유형 요소와 속성의 기본값/고정값 왜 XML 스키마를 배워야 하는가? 수백가지의 표준화된 XML 포맷이 이미 사용중이다. 수많은 ..(image)



XML 투토리얼 W3C

Sun, 24 Dec 2017 12:06:05 +0900

이 글은 W3C 의 XML 투토리얼에 있는 내용을 간략히 정리한 것입니다. 저는 현재 공간정보 표준들을 정리하는 중입니다. 지형지물목록이나 메타데이터 등의 많은 표준들이 XML 을 표준으로 사용하고 있기 때문에 어쩔 수 없이 이 글을 찾아보게 된겁니다. 그런데... XML이 정보를 담기위한 목적이라는 것은 어렴풋이 알고 있었지만, 이렇게 광범위하게 사용될 수 있을지는 몰랐네요. 아주 간략하게 어떤 기능이 있는지 어떻게 활용할 수 있는지에 대해서만 수..(image)



김성훈 딥러닝 7 - 학습 rate, Overfitting, 일반화

Sun, 19 Nov 2017 00:30:46 +0900

Lec 07-1 학습 rate, Overfitting, 일반화(Regularization) https://www.youtube.com/watch?v=1jPjVoDV_uo Learning_rate : 이제까지는 임의의 값을 사용했음 이 값을 크게 할 경우, 진동하거나 발산(overshooting)할 수 있음. 아주 작은 값을 사용할 경우, 시간이 너무 많이 걸리고, local minimum에서 정지 어떤 값이 좋은가는 특별한 법칙은 없다. 0.01로 ..(image)



김성훈 딥러닝 6 - Softmax Regression

Fri, 17 Nov 2017 17:11:45 +0900

Lec 6-1 Softmax Regression 기본개념 https://www.youtube.com/watch?v=MFAnsx1y9ZI 복습 H(x) = WX 와 같이 Linear Regression으로부터 출발한다. 그러나, 이런 $WX$ 형태의 단점은, 출력이 $-\infty \lt H_L(x) \lt~\infty$ 이므로, 0이냐 1이냐를 고르는 문제에서는 적합하지 않다. 그래서 $z = H_L (X)$라고 놓고, 이 값을 0부터 1로 압축할 ..(image)



김성훈 딥러닝 5 - Logistic Classification의 가설함수 정의

Thu, 16 Nov 2017 23:08:23 +0900

Lec 05-1 - Logistic Classification의 가설함수 정의 https://www.youtube.com/watch?v=PIjno6paszY Neural network과 관계가 깊음. Binary Classification은 두가지 범주로 나누는 것 -> 0, 1 encoding Spam or Ham Show or Hide 주식 Buy/Sell Linear Regression으로 가능한가? 예를 들어 0.5 정도 이하면 Fail로 두..(image)



김성훈 딥러닝 4 - 다변수(Multi-variable) Linear Regression

Thu, 16 Nov 2017 12:03:28 +0900

Lec 04 - 다변수(Multi-variable) Linear Regression https://www.youtube.com/watch?v=kPxpJY6fRkY 복습 선형 회귀분석을 위해서는 1) 가설(Hypothesis)를 세우고, 2) 비용(Cost/Loss) 함수를 만든 뒤, 3) Gradient descent 알고리듬을 적용한다. 비용함수를 결정하고, 이를 최소로 줄이는 W, b를 찾는 것이 학습을 시키는 과정이다. 단변수 회귀분석에서는, ..(image)