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인공지능12

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.
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.
인공지능의 이미지 분류 방식 인공지능이 이미지를 인식하는 방식과 그에 따른 도전과제 오늘 소개해드릴 내용은 그 방식이 어떠한 흐름으로 발전해왔는지, 지금은 주로 어떤 방식을 사용하는지 알아보겠습니다. 1. Classification 초기 이미지 분류는 비교적 단순한 원리를 사용하였습니다. 주어진 이미지와 학습한 데이터들 간의 거리를 비교하여 class를 분류하는 방식이었습니다. 물론 분류하는 방식에 있어서는 여러 복잡한 원리들이 있지만, classification은 인공지능 기술 중 기초적인 것이라고 볼 수 있습니다. 위 그림과 같이, 주어진 고양이 이미지를 여러 클래스와 비교하여 어디에 속하는지 판별하는 작업을 예시로 들 수 있습니다. ​ 2. Object Detection, Tracking 객체 인식은 Classification.. 2021. 3. 25.
[AI] 인공지능 적용 사례 19가지 글을 읽고 있는 당신의 아주 가까운 곳에 인공지능이 살아있다. 딥러닝과 머신러닝 에 기반을 둔 인공지능 적용 사례 에 대해서 알아보자. 1. TIK TOK (틱톡), 스노우 등 APP 틱톡은 중국의 ‘바이트댄스’라는 인터넷 기업이 2016년에 출시한 앱. 바이트 댄스는 다른 짧은 음악 영상 앱인 뮤지컬리를 인수하면서 틱톡은 15초 짜리 영상을 제작 및 유통할 수 있는 비디오앱으로 성장했다. 반전 얼굴 챌린지 사람의 얼굴이나 신체를 휴대폰 카메라로 제대로 인식하고 스티커를 붙이거나 얼굴 모양을 바꾸거나 하는 기술이 녹아있다. 15초로 아주 짧은 영상을 제작하는 앱이기 때문에 남녀노소 가리지 않고 전세계적으로 인기를 끌고 있는 대표적인 인공지능 기술이 가미된 기반 앱이라고 할 수 있다. 2. 알렉사, 기가지.. 2021. 3. 24.
[AI] 인공지능(AI)의 작동 방식 인공지능(AI)의 작동 방식 대량의 데이터와 반복적인 작업을 빠른 처리할 수 있는 알고리즘을 결합한 소프트웨어가 데이터에 존재하는 패턴이나 특징을 분석하고 스스로 자동 학습 하도록 지원하는 것이 인공지능(AI)의 역할입니다. 많은 이론, 방법론, 기술 등을 포함한 종합적인 영역인 인공지능(AI)의 주요 세부 분야는 다음과 같습니다. 분석 모델구축을 자동화 하는 머신러닝은 신경망, 통계분석, 운영분석, 물리학에서 활용되는 기법들을 이용하여 프로그래밍 없이 특정 위치를 찾거나 결론을 내리는 등 데이터에 숨어있는 인사이트를 찾아냅니다. 신경망은 뉴런처럼 외부 입력에 반응하고 각 단위 사이의 정보를 연계하여 처리하는 일종의 머신러닝입니다. 서로의 연계성을 찾아내고 정의되지 않은 데이터로 부터 의미를 추론하기 위.. 2021. 3. 24.
[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.
[Machine Learning] 머신러닝 개념 및 원리 - (1) 머신러닝 정의 및 지도학습, 비지도학습 차이 2016년 3월 알파고와 이세돌의 대국은 최근 개발되고 있는 인공지능의 기술에 대해 대중들이 관심을 갖게하는 커다란 전기가 되었고 많은 분들이 충격을 금치 못했었습니다. 그 이후로 알파고는 인간과의 대국에서 진 적이 없다고 하고, 심지어 현재는 '알파 제로'라는 새로운 이름으로 이전 알파고와는 차원이 다른 실력을 자랑한다고 하네요. (그래서 이세돌이 (현재의) 인공지능을 이긴 최초이자 마지막 사람인 엄청난 타이틀을 갖게 되었다고 하네요.) 또한 알파고를 만들었던 딥마인드에서는 올해 FPS게임인 퀘이크 아레나 중 깃발뺏기 모드를 플레이하는 인공지능을 개발하였는데 아무것도 모르는 초짜 상태임에도 스스로 게임을 하면서 학습하여 사람 플레이어를 뛰어넘는 경지에까지 이르렀다고 할 정도로 인공지능 기술은 계속 발전.. 2021. 3. 23.
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