다른 사람들 의견

• Maggie's Farm (12-05-05 15:27)

    제가 다니는 학교는 패턴인식 컴퓨터 구조 컴퓨터 비젼 데이터통신 및 네트워크는 개설하고 있는데 기계학습 영상처리 컴퓨터 시스템 컴퓨터 네트워크는 없습니다

  제가 다니는 학교는 패턴인식 컴퓨터 구조 컴퓨터 비젼 데이터통신 및 네트워크는 개설하고 있는데 기계학습 영상처리 컴퓨터 시스템 컴퓨터 네트워크는 없습니다
• 노랭이군 (12-05-06 00:04)

    말씀하신 과목들 묶음이 비슷한 주제를 다루는 것은 맞습니다만,
  제목이 다른 것에서 알 수 있듯이 관점 상 차이가 좀 있습니다.
  
  '패턴 인식과 기계 학습'에서 기계 학습은 패턴 인식의 한 분야로 나왔다고 보는게 맞아보입니다. 패턴 인식의 방법론 중 데이터의 학습에 주로 의존하는 방법을 기계 학습이라고 하는 걸로 압니다. 근데 학습에 의존하는 방법이 패턴 인식에서 상당 부분을 이루기 때문에 거의 같이 배우는 것으로 압니다. (다만 두 분야 모두 제대로 배우진 않아 잘 모르겠습니다.)
  
  '컴퓨터 비전과 영상처리'에 관해서는 기존에 좋은 글이 있네요. 영상의 처리 자체에 초점을 맞추는 게 영상처리인 반면 비전은 영상 자체에서 정보를 얻어내는 데에 좀 더 초점이 맞춰져있는 듯 합니다. <a href=http://www.scieng.net/zero/view.php?id=expo&no=10868 target=_blank>http://www.scieng.net/zero/view.php?id=expo&no=10868</a>
  
  '컴퓨터 시스템과 컴퓨터 구조'의 경우 제목만 봐선 구분하기 어려운데 전자가 아마 컴퓨터 시스템의 사용에 초점을 맞추고 구조의 경우 구조 설계에 초점을 맞출 걸로 보입니다. 적어도 제가 학부에서 배울 때에는 컴퓨터 시스템에서는 주로 특정 컴퓨터 시스템의 실제적인 동작과 어셈블리어의 이해에 초점을 맞췄고, 컴퓨터 구조의 경우 내부 구조가 어떻게 설계하는 게 좋을 수 있는지를 고민하는 데 초점을 맞췄던 걸로 기억합니다.
  
  '데이터 통신과 네트워크, 컴퓨터 네트워크'에서 '데이터 통신과 네트워크'는 주로 케이블 수준에서부터 시작해서 랜카드 (링크 계층) 수준에서의 데이터 전송을 이야기하다가 인터넷 수준의 네트워크에 대해서는 가볍게 다루는 수업인 걸로 보이고, 컴퓨터 네트워크는 랜카드 수준의 이야기는 쏙 빼고 인터넷 수준의 네트워크부터 응용 사례(멀티미디어 네트워크, P2P 네트워크 등등)까지 다룰 것으로 보입니다.

  말씀하신 과목들 묶음이 비슷한 주제를 다루는 것은 맞습니다만, 제목이 다른 것에서 알 수 있듯이 관점 상 차이가 좀 있습니다. '패턴 인식과 기계 학습'에서 기계 학습은 패턴 인식의 한 분야로 나왔다고 보는게 맞아보입니다. 패턴 인식의 방법론 중 데이터의 학습에 주로 의존하는 방법을 기계 학습이라고 하는 걸로 압니다. 근데 학습에 의존하는 방법이 패턴 인식에서 상당 부분을 이루기 때문에 거의 같이 배우는 것으로 압니다. (다만 두 분야 모두 제대로 배우진 않아 잘 모르겠습니다.) '컴퓨터 비전과 영상처리'에 관해서는 기존에 좋은 글이 있네요. 영상의 처리 자체에 초점을 맞추는 게 영상처리인 반면 비전은 영상 자체에서 정보를 얻어내는 데에 좀 더 초점이 맞춰져있는 듯 합니다. <a href=http://www.scieng.net/zero/view.php?id=expo&no=10868 target=_blank>http://www.scieng.net/zero/view.php?id=expo&no=10868</a> '컴퓨터 시스템과 컴퓨터 구조'의 경우 제목만 봐선 구분하기 어려운데 전자가 아마 컴퓨터 시스템의 사용에 초점을 맞추고 구조의 경우 구조 설계에 초점을 맞출 걸로 보입니다. 적어도 제가 학부에서 배울 때에는 컴퓨터 시스템에서는 주로 특정 컴퓨터 시스템의 실제적인 동작과 어셈블리어의 이해에 초점을 맞췄고, 컴퓨터 구조의 경우 내부 구조가 어떻게 설계하는 게 좋을 수 있는지를 고민하는 데 초점을 맞췄던 걸로 기억합니다. '데이터 통신과 네트워크, 컴퓨터 네트워크'에서 '데이터 통신과 네트워크'는 주로 케이블 수준에서부터 시작해서 랜카드 (링크 계층) 수준에서의 데이터 전송을 이야기하다가 인터넷 수준의 네트워크에 대해서는 가볍게 다루는 수업인 걸로 보이고, 컴퓨터 네트워크는 랜카드 수준의 이야기는 쏙 빼고 인터넷 수준의 네트워크부터 응용 사례(멀티미디어 네트워크, P2P 네트워크 등등)까지 다룰 것으로 보입니다.
• Maggie's Farm (12-05-06 00:20)

    댓글 읽지도 않고 바로 답변 다는데....정심껏 답변 주셔서 고맙습니다 ㅠㅠ

  댓글 읽지도 않고 바로 답변 다는데....정심껏 답변 주셔서 고맙습니다 ㅠㅠ
• kn3 (12-05-07 04:37)

    어떻게 생각하느냐 그리고 어떻게 연구하느냐에 따라 다르겠지만 제가 생각하기에 패턴인식(PR)은 기계학습(ML)의 한 응용분야입니다. 물론 기계학습이 패턴인식의 기법 중 하나라고 할 수도 있겠습니다만... ML 하는 사람들이 모두 PR을 하는 건 아니니까요... 그리고 사실 ML은 통계학에서 하던 걸 EE/CS 사람들이 가져온 거죠. :)

  어떻게 생각하느냐 그리고 어떻게 연구하느냐에 따라 다르겠지만 제가 생각하기에 패턴인식(PR)은 기계학습(ML)의 한 응용분야입니다. 물론 기계학습이 패턴인식의 기법 중 하나라고 할 수도 있겠습니다만... ML 하는 사람들이 모두 PR을 하는 건 아니니까요... 그리고 사실 ML은 통계학에서 하던 걸 EE/CS 사람들이 가져온 거죠. :)