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컴퓨터 비전(Computer Vision)은 기계가 시각적 데이터를 해석하고 이해하는 데 중점을 둔 인공 지능(AI) 분야입니다. 주로 디지털 이미지 및 비디오 처리, 패턴 인식, 객체 검출, 분할, 추적 등의 작업에 적용되며, 컴퓨터 비전 기술은 다양한 응용 분야에서 혁신적인 발전을 이루어내고 있습니다. 1. 주요 개념 및 용어: 이미지 처리(Image Processing): 컴퓨터 비전의 기초로 이미지 처리는 디지털 이미지에 대한 […]
GPU 가속화(GPU Acceleration)는 그래픽 처리 장치(Graphics Processing Unit, GPU)를 사용하여 일반적인 컴퓨팅 작업을 가속화하는 기술입니다. 초기에는 주로 그래픽 렌더링을 위해 설계된 GPU가 과학 및 공학 분야의 복잡한 계산 작업에도 활용되면서 발전해왔습니다. 아래에서는 GPU 가속화의 원리, 사용 사례, 이점, 그리고 도전 과제 등에 대해 알아봅니다. 1. 원리: 병렬 처리 아키텍처: GPU는 대규모 데이터 집합을 병렬적으로 처리할 […]
오토인코더(Autoencoder)는 비지도 학습의 한 종류로, 데이터의 효과적인 표현을 학습하기 위해 사용되는 신경망 구조입니다. 주로 차원 축소, 특성 추출, 노이즈 제거 등 다양한 응용에서 활용되고 있습니다. 1. 오토인코더의 구조: 인코더(Encoder): 오토인코더는 인코더와 디코더 두 부분으로 구성됩니다. 먼저 입력 데이터를 저차원의 표현으로 압축하는 인코더 부분이 있습니다. 인코더는 입력 데이터를 고차원에서 저차원의 표현으로 변환하는 역할을 합니다. 디코더(Decoder): 인코더에서 […]
감정 분석(Sentiment Analysis)은 텍스트에서 표현된 주관적인 의견이나 감정을 추출하고 분류하는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술의 한 영역입니다. 주로 소셜 미디어, 제품 리뷰, 뉴스 기사 등 다양한 텍스트 데이터에서 사용자의 감정이나 태도를 이해하기 위해 적용됩니다. 1. 감정 분석의 주요 목표: 긍정과 부정 분류: 주로 긍정적인 감정, 부정적인 감정, 또는 중립적인 감정으로 텍스트를 분류하는 것이 감정 […]
이미지 분류(Image Classification)는 기계 학습과 딥 러닝의 주요 응용 분야 중 하나로, 주어진 이미지를 사전에 정의된 카테고리나 클래스로 분류하는 과정을 말합니다. 이는 주로 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야에서 사용되며, 자율 주행 자동차, 의료 진단, 보안 감시, 얼굴 인식 등 다양한 분야에서 응용되고 있습니다. 1. 이미지 분류의 주요 과정: 데이터 수집과 전처리: 이미지 분류 모델을 학습시키기 위해서는 […]
자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간이 사용하는 언어를 기계가 이해하고 처리하는 인공 지능 분야입니다. 주로 컴퓨터와 인간 간의 상호 작용을 개선하거나, 언어로 된 데이터를 분석하고 이해하는 데 활용됩니다. NLP는 텍스트 분석, 기계 번역, 질문 응답 시스템, 감정 분석, 문서 분류 등 다양한 응용 분야에서 적용되고 있습니다. 1. 주요 과제와 문제: 텍스트 분류(Classification): NLP는 텍스트를 사전 […]
비지도학습(Unsupervised Learning)은 기계 학습의 한 분야로, 레이블(정답)이 없는 데이터에서 숨겨진 구조나 패턴을 찾는 알고리즘을 다룹니다. 이는 주로 데이터의 특성이나 구조를 발견하거나, 데이터를 그룹화하는 데 사용되며, 지도학습과 달리 사전에 정의된 정답이나 레이블이 필요하지 않습니다. 1. 군집화(Clustering): 군집화는 데이터를 유사한 특성이나 패턴을 가진 그룹으로 묶는 작업입니다. 유사한 데이터끼리 클러스터를 형성하고, 데이터 간의 상호 관계를 이해하는 데 사용됩니다. […]
지도학습(Supervised Learning)은 기계 학습의 한 분야로, 입력 데이터와 그에 대응하는 레이블(정답)을 이용하여 모델을 학습시키는 방법을 말합니다. 이는 데이터셋 내에 레이블이 포함되어 있어 모델이 입력과 정답 간의 관계를 학습할 수 있게 합니다. 지도학습은 다양한 문제 해결에 활용되며, 분류(Classification)와 회귀(Regression)로 크게 나눌 수 있습니다. 1. 분류(Classification): 분류는 입력 데이터를 미리 정의된 클래스 또는 범주로 분류하는 작업을 말합니다. […]
클러스터링(Clustering)은 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 한 분야로, 유사한 특성을 가진 데이터들을 그룹화하여 하나의 클러스터를 형성하는 알고리즘입니다. 이는 데이터의 내재된 구조나 패턴을 찾아내고, 유사한 데이터들을 함께 묶어 분석하는데 사용됩니다. 클러스터링의 주요 특징: 클러스터링 알고리즘: 클러스터링의 응용 분야: 클러스터링은 데이터 분석과 패턴 인식에서 중요한 역할을 하며, 적절한 알고리즘 선택과 클러스터의 해석이 효과적인 활용을 결정합니다.
의사결정트리(Decision Tree)는 데이터를 분석하고 패턴을 파악하여 의사결정을 지원하는 지도학습 알고리즘 중 하나입니다. 나무 구조를 가진 그래픽 모델로, 데이터의 속성을 테스트하여 예측을 수행하는 데 사용됩니다. 이러한 트리 구조에서 각 내부 노드는 특정 속성의 테스트를 나타내며, 각 가지(branch)는 테스트 결과에 따른 가능한 출력 상황을 나타냅니다. 의사결정트리는 다음과 같은 주요 특징을 가지고 있습니다: 의사결정트리의 학습 과정은 다음과 같습니다: […]
