[Day 30] 한국 소프트웨어 공학 학회 Day 1 및 Face recognition & Neural Style transfer
안녕하세요!
오늘은 Day 30입니다!
일단, CNN 부분에 대해 요약해 보도록 하겠습니다
Week 4의 내용은 Face recognition하고 neural style transfer에 대한 것이다
Face recognition은
recognition과 verification의 차이를 잘 알아야 한다
verification은 얼굴을 보여주고 시스템에 있는 그 사람의 이미지와 비교하여 그 사람이 맞는지 검증 과정이다
recognition은 얼굴을 보여주고 시스템에 있는 모든 사진 중 그 사람의 얼굴이 있는지 검증 과정이다
평가 어떻게 하는가?
변수 alpha도 있다. 이는 사진을 3장씩 사용하고 anchor A(자기의 이미지), positive P(다른 자기의 이미지), negative N(가짜 이미지)로 사용하는 것으로 손실 함수는 max between 0 and the difference between the absolute values of A - P, and A - N, and adding alpha. Alpha 크기에 따라 모델의 정확성이 다르다. 높다는 것은 모델이 얼굴을 인식하거나 거부할 때 모델이 더 확실하다는 것을 의미한다.
다른 방법은 로지스틱 회귀다
이런식으로도 face verification 모델을 만들 수 있다
Neural Style transfer
여기 손실 함수는 C, S 이미지 피처의 차이를 계산하는 것이다 훈련 시킬 때 이미지 C의 변함을 볼 수 있다
그리고 자격증 ~~ 
자 ~ 한국 소프트웨어 공학 말이 나왔다
오늘 메모 많이 못 했는데 들었던 세미나는
챗GPT 및 LLM
- 소프트웨어 공학 관점에서 다시 바라보는 LLM
- LLM을 활용한 소프트웨어 공학의 문제 해결 사용 사례
- 소프트웨어 공학의 전구간을 넘나드는 LLM의 위력
- 발표자 박재호 전무 ((주)레인보우브레인)
- LLMs and Software Engineering - History, Landscape, Outlook
- 발표자 Shin Yoo - KAIST
논문 자료 많이 얻었다. 제일 재미있을 것 같은 것은:
오늘 6시 일어나고 평창으로 와서 지금 11시29분인데 피곤하다
오늘은 여기까지입니다!
내일 뵐게요!
