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딥러닝9

학습 모델의 종류 1. 비지도 학습 (Unsupervised Learning) 비지도 학습은 학습 벡터에 목표값 (target value)이 없을 때, 학습 데이터의 관계를 추론하여 학습을 진행하는 방식이다. 예를 들어, 비지도 학습에서는 고양이라는 것을 알려주지 않고 아래의 그림을 보여준다. 비지도 학습의 목표는 머신러닝 알고리즘이 아래의 [그림 1]을 보고 '네 마리의 동물은 고양이다'라고 학습하는 것이 아니라, '네 마리의 동물은 서로 같은 종'이라는 사실을 추론하는 것이다. 비지도 학습은 통계학의 밀도 추정 (density estimation)과 깊은 연관이 있으며, 머신러닝 및 데이터 마이닝 분야에서는 클러스터링 (clustering)에 많이 이용된다. 비지도 학습 또는 생성 학습 (generative learn.. 2021. 4. 1.
쉽게 씌어진 GAN 이 글은 마이크로소프트웨어 391호 인공지능의 체크포인트(THE CHECKPOINT OF AI)에 ‘쉽게 쓰이는 GAN’이라는 제목으로 기고된 글입니다. 블로그에는 이 글의 원제이자 윤동주 시인의 ‘쉽게 씌어진 시’를 따라 지어진 제목인 ‘쉽게 씌어진 GAN’으로 포스팅합니다. 페이스북 인공지능 연구팀의 리더이자 딥러닝의 아버지라 불리는 얀 르쿤(Yann LeCun) 교수는 GAN(Generative Adversarial Network)을 가리켜 최근 10년간 머신러닝 분야에서 가장 혁신적인 아이디어라고 말했다. 요즘 가장 주목받는 기술인 딥러닝 중에서도 GAN은 가장 많은 관심을 받고 있는 기술이다. 그만큼 GAN은 새로운 연구가 활발히 이루어지고 혁신이 빠르게 일어나고 있는 기술이기도 하다. GAN을.. 2021. 4. 1.
딥러닝의 종류와 개념 1. CNN Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망 인간의 시신경 구조를 모방한 기술 1989년 LeCun이 발표한 논문에서 처음 소개가 되었으며, 필기체 zip code 인식을 위한 프로젝트를 통해 개발이 되었다. 2012년 Image Net 대회에서 기존의 모든 알고리즘을 압도하는 성능으로 1등을 차지함. 이미지를 인식하기위해 패턴을 찾는데 특히 유용하다. 데이터를 직접 학습하고 패턴을 사용해 이미지를 분류한다. 자율주행자동차, 얼굴인식과 같은 객체인식이나 computer vision이 필요한 분야에 많이 사용되고 있다. 이미지의 공간정보를 유지한채 학습을 하게하는 모델 2. RNN Recurrent Neural Network, 순환신경망 순차적 정보가 담긴 데이터에서 규.. 2021. 3. 31.
인공지능 학습 데이터 구축에 필요한 ‘데이터 라벨링’이란? 온라인 알바 및 디지털 신생 일거리로 핫한 데이터 라벨링 누구나 aiworks 플랫폼 상에서 기본 가이드에 따라 blackolive 가공 도구를 활용하여 쉽게 참여할 수 있습니다. 데이터 라벨링이란 이미지, 영상, 텍스트 등의 데이터에 사람이 데이터 가공 도구를 활용하여 인공지능이 학습할 수 있도록 다양한 정보를 목적에 맞게 입력하는 것을 의미합니다. 데이터 라벨링 예시 먼저, 사진 이미지 상의 사물에 대한 객체인식 데이터 라벨링 예시를 들어 보겠습니다. 인공지능 데이터 라벨링을 위해서는, 데이터 이미지 위에 사람 또는 자동차 등의 객체의 위치를 표시할 수 있는 박스를 그리고, 해당 박스가 사람인지 자동차인지 분류하기 위해 주석을 다는 작업이 필요합니다. 아래의 이미지로 쉽게 이해하실 수 있습니다. 자동.. 2021. 3. 26.
딥러닝 객체 검출 용어 정리 Deep learning Object detection terminology 공부를 하다 보면 용어의 정의에 대해서 정확히 알아야 할 필요가, 그리고 정리해두어야 할 필요를 느끼게 됩니다. 잘 정리해서 저장하고 저와 같은 필요를 느낄 분들의 불편함도 줄이고자 블로그에 정리합니다. 아래 사용되는 이미지들은 포스트 최하단에 출처를 표시하였고, 용어들은 필자가 알고 있던 내용들을 바탕으로 작성하였습니다. 혹시 오류가 있다면 리플로 알려주시기 바랍니다. 모든 용어는 처음 사용시 한글과 영어를 혼용하여 읽는 이를 돕고, 이후 재사용시 한쪽 언어만 사용하였습니다. 다만 한글로 번역을 모르는 경우는 영어로만 표기하였습니다. 이하는 작성의 편의상 반말로 썼습니다. Classification, Localization, Object Detection, Semantic segmentation[1] .. 2021. 3. 25.
1. 딥러닝 영상분석 3총사를 구분하시나요 딥러닝으로 할 수 있는 영상분석은 참으로 많습니다. 특정 인물의 얼굴을 인지하고 행동 패턴을 인지하여 신분증처럼 identity 로 사용될 수도 있고 반대로 가짜 인물에게 얼굴과 행동 패턴을 주어 특정 인물로 인지되도록 할 수 도 있습니다. 하지만 항상 이러한 딥러닝 영상분석의 가장 첫단추는 의외로 이미지 분류 (Image Classification) 입니다. 그리고 (2017~2019년까지 보았을때) 딥러닝을 적용하고 싶은 대부분의 개발자들이 원하는 기능은 사물 인식 (Object Detection) 입니다. 마지막으로 딥러닝 사물 인식을 원하는 분야에서 여력이 있다면 한번 쯤은 도입해보고자 하는 궁극의 분석 방법은 이미지 세그멘테이션인 듯 합니다. (image segmentation) 1-1 이미지 .. 2021. 3. 25.
[Big Data] 빅데이터 란? 빅데이터, 이제는 모르는 사람이 없을 정도로 널리 알려진 개념이며, 이를 해석하는 것 또한 다양한 시각이 존재합니다. 일반적으로는 ‘기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 데이터, 또는 심지어 데이터베이스의 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터’라고 정의할 수 있습니다. 또한, ‘기존(2010년대 이전)의 아날로그 환경에서 생성되던 데이터에 비해 그 규모가 방대하며, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터’라고도 덧붙일 수 있습니다. 한편, 다양한 종류의 대규모 데이터에 대한 생성, 수집, 분석, 표현을 그 특징으로 하는 빅데이터 기술의 발전은 다변화된 현대 사회를 더욱 정확하게 예측하여 효율적으로 작.. 2021. 3. 23.
[Data Mining] 데이터 마이닝 이란? 데이터 마이닝이란 사전적 의미로는 다음과 같다. " 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아 내는 것이다. 다른 말로는 KDD(데이터베이스 속의 지식 발견: Knowledge-discovery in databases)라고도 일컫는다. " 잘 모르겠다면 단어를 따로 따로 떼어서 살펴보자. 데이터 (Data) : 우리가 알고있는 그 데이터이다. 보통 연구나 조사 등의 바탕이 되는 재료를 말한다. 마이닝 (Mining) : 채굴, 채광, 채광 산업을 말한다. 채광이란 광산에서 광석을 캐내는것을 의미한다. 즉, 데이터마이닝이란 광산에서 광석을 캐내는 것에 비유한 것으로, 금광석에 극히 미량으로 포함된 금을 여러 단계를 거쳐 추출하듯이 "수 많은 데이터의 산에서 가치있는 유.. 2021. 3. 23.
[AI] 인공지능이란? AI란? (원리, 이해) 인공지능(AI : Artificial Intelligence)는 쉽게 생각하면 인공적으로 만든 지능을 기계에게 준 것입니다. 기계가 스스로 생각하고 판단하여 행동을 하도록 하는 것 그렇다면 원리는 무엇일까요? 바로.. 인간의 뇌를 흉내내는 것 입니다. 현재까지도 우리의 뇌가 어떻게 동작하는지 연구가 한창 진행되고 있으며.. 많은 비밀이 풀리지않고 있습니다. 하지만 어느정도의 정론들이 만들어진 상황에서 컴퓨터 프로그램도 비슷한 흉내를 내도록 만든 것이 인공지능이라는 것입니다. 흔히 뇌과학에서는 신경망(Neural Network)에서 인간의 지성이 발휘된다고 합니다. 이 신경망을 프로그램으로 구현한 것이 바로 인공지능이 되는 것이지요! 여기서 잠깐! 프로그램을 구현하는 것이면 "프로그램"이라고 해야지 왜 굳.. 2021. 3. 22.
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