Page 91 - 인공지능 수학 교과서

문제 해결
추론
창의 융합
의사소통
정보 처리
태도 및 실천

공학적 도구를 이용하여 손 글씨 숫자를 분류하는 프로그램을 실행해 보자. 3 선택한 숫자 이미지 5와 훈련 데이터의 숫자 이미지들 사이의 해밍 거리 유사도를 비교한다.

E 두 사진의 해밍 거리는 0.75390625
두 사진의 해밍 거리는 0.5234375

두 사진의 해밍 거리는 0.6328125
두 사진의 해밍 거리는 0.59375
두 사진의 해밍 거리는 0.5390625
두 사진의 해밍 거리는 0.4609375

두 사진의 해밍 거리는 0.46875

두 사진의 해밍 거리는 0.53515625
두 사진의 해밍 거리는 0.53125
두 사진의 해밍 거리는 0.515625
===========================
종합적으로, 아래의 해밍 거리가 0.4609375로 가장 짧다.

해밍 거리를 이용하여 비교한 결과

스스로하기 새로운 훈련 데이터 숫자 이미지를 만들어 유사한 숫자 이미지로 분류하기

1 새로운 숫자 이미지를 만들어 훈련 데이터에 저장해 보자.

방법
그림판을 이용하여 검은색으로 가장 굵게 0에서 9까지의 숫자를 적고 각 숫자를 훈련 데이터에
저장한다.

그림판 그림판으로 만든 숫자 이미지 예시

2 프로그램을 활용하여 테스트 데이터에서 숫자 이미지를 선택하고, 새로운 훈련 데이터에서
비교할 이미지를 선택해 보자. 선택한 숫자 이미지와 새로운 훈련 데이터의 숫자 이미지들
사이의 해밍 거리 유사도를 비교해 보자.

1. 자료의 분류 89