전체 글 (36) 썸네일형 리스트형 [코스모스 8주차] PKI 1. PKI공개키 기반구조온라인에서 디지털 정보를 안전하게 교환하는데 필요한 정책, 절차 및 기술의 조합알고리즘을 사용하여 메시지와 파일을 안전하게 보호하고 의도된 수신자에게만 전달되도록 함PKI는 공개 키와 개인 키라는 두 가지 유형의 암호화 키를 사용하는데, 두 가지 종류의 키가 함께 인터넷에서 통신의 기밀성, 무결성 및 신뢰성을 보장함신뢰할 수 있는 기관에서 발급한 디지털 인증서 사용 (인증기관(CA))디지털 인증서는 소유자의 공개 키와 기타 식별 정보를 보관하고, 사용자의 진위를 확인하며, 공개 키가 유효한지 확인2. PKI 용도웹 브라우징, 온라인 뱅킹, 전자상거래, 이메일과 같은 공용 인터넷의 온라인 트래픽을 보호개인과 기업은 인터넷을 통신을 보호하기 위해 PKI를 사용개인 키와 공개 키를 포.. [코스모스 8주차] Object Detection, Segmentation single RGB이미지 받아서 감지된 object들의 set을 output으로 내뱉는다. 각각의 object는 category label과 local정보를 나타내는 bounding box를 갖는다. 여기서 모델이 신경써야 하는 점1. object의 개수가 사진마다 다르다. 2. 카테고리와 위치 두 개의 output을 가진다. 3. 상대적으로 고해상도의 이미지를 다룬다. 우선 하나의 object를 갖는 이미지가 들어왔다면? 이미지의 feature vector을 뽑고 여기에서 class score들과 box의 위치를 뽑는다. 이 두개의 loss를 어떻게 잘 조합해서 중요도에 따라 잘 tuning해준다. 이러한 loss를 multi task loss라고 한다. 그런데 이미지당 object가 여러개 있을.. [코스모스 7주차] Self-Supervised Learning 일단 self-supervised learning이 뭐냐면 이미지의 라벨 없이 이미지만 가지고 학습을 하는 것이다. self로 task를 정해서 supervision방식으로 모델을 학습하기 때문에 self-supervised라고 한다. 대량의 이미지를 가지고도 모델 학습이 가능하다. 이렇게 학습하게 된다면 이미지 라벨에 구애받지 않고 이미지의 feature을 잘 뽑아낼 수 있는 encoder을 학습시킬 수 있다.1. Pretext tasks from image transformations이 파트는 그냥 간단한 self-supervised learning인데, 이미지를 변형을 시켜 -> 그리고 우리가 원하는 태스크를 진행시켜 -> 우리는 변형 전의 그림을 알겠지? 그럼 이게 label이 되어서 학습이 진.. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 12 다음
