바삭한 인공지능13 바삭한 인공지능(Semantic Segmentation) 목차 1. 머리글 2. Semantic Segmentation이란? 3. Semantic Segmentation의 예시 4. Semantic Segmentation과 Instance Segmentation 5. Semantic Segmentation의 과정 6. Semantic Segmentation의 평가지표 7. 마치며 안녕하세요. 오션라이트에이아이 백승기연구원입니다. 머리글 이번 글에서는 Semantic Segmentation에 대해서 알아보겠습니다. Semantic Segmentation이란? Semantic Segmentation은 딥러닝 분야 특히, 영상이나 이미지 분야에서 많이 쓰이는 작업입니다. Segmentation이란 분할이라는 의미를 가지고 있으며, 딥러닝에서는 이미지에 보이는 영역,.. 2023. 5. 9. 바삭한 인공지능(활성화 함수, 손실 함수) 목차 1. 머리글 2. 활성화 함수란? 3. 활성화 함수의 종류 4. Sigmoid Function 5. 기울기 소실(Gradient Vanishing) 문제를 해결한 ReLu 6. 다중분류에서 사용하는 Softmax Function 7. 손실함수 8. 손실함수의 종류 9. 마치며 안녕하세요. 오션라이트에이아이 백승기연구원입니다. 머리글 이번 글에서는 활성화 함수(Activation Function)과 손실 함수(Loss Function)에 대해서 알아보겠습니다. 활성화 함수란? 활성화 함수란 입력된 신호의 총합을 적절한 출력신호로 변환하는 함수를 뜻합니다. 그림 1. 과 같이 입력층으로 들어온 신호를 가중치(Weights)와 편향(Bias)를 계산하고 그것을 적절한 출력으로 만들어주기 위해 사용하는 함.. 2023. 3. 21. 바삭한 인공지능(RNN 알고리즘) 목차 1. 머리글 2. RNN(순환신경망)이란? 3. 입력과 출력의 길이를 다르게 설정하는 순환신경망 4. RNN을 활용한 예시 5. 마치며 안녕하세요. 오션라이트에이아이 백승기연구원입니다. 머리글 이번 글에서는 RNN(Recurrent Neural Network)에 대해서 알아보도록 하겠습니다. RNN(순환신경망)이란? RNN(Recurrent Neural Network)는 순환신경망이라고 하며, 입력과 출력을 시퀀스 단위로 처리하는 신경망을 뜻합니다. Hidden Layer의 메모리 셀이서 나온 결과값이 다음 순서의 Hidden Layer의 메모리셀에 입력되는 방식으로 이루어져 있습니다. 다시 말해서 지금까지의 신경망들은 입력층에서 출력층으로 향하는 단방향 이동을 하였지만, 순환신경망의 경우에는 결과.. 2023. 3. 2. 바삭한 인공지능(CNN 알고리즘의 종류) 목차 1. 머리글 2. CNN 알고리즘의 종류 3. Layer를 깊게 쌓을수록 성능이 향상된다는 것을 확인한 VGGNet 4. VGGNet-16의 구조 5. Layer를 깊게 쌓으면서도 성능을 보장하는 ResNet 6. 제한된 컴퓨터 환경에서도 사용가능한 MobileNet의 출현 7. EfficientNet 8. 마치며 안녕하세요. 오션라이트에이아이 백승기연구원입니다. 머리글 이번 글에서는 CNN(Convoulutional Neural Network)의 알고리즘 종류에 대해서 알아보겠습니다. CNN 알고리즘의 종류 CNN에는 여러가지 알고리즘이 있고, 기존 알고리즘에서 향상된 성능을 가진 알고리즘들이 끊임없이 생겨나고 있습니다. CNN의 알고리즘들은 ILSVRC(Imagenet Large Scale Vi.. 2023. 2. 15. 바삭한 인공지능(Convolutional Neural Network) 목차 1. 머리글 2. CNN(Convolutional Neural Network) 3. Zero Padding 4. Pooling 5. Fully Connected Layer 6. CNN의 프로세스 7. 마치며 안녕하세요. 오션라이트에이아이 백승기연구원입니다. 머리글 이번 글에서는 Deep Learning의 알고리즘 중 CNN(Convolutional Neural Network)에 대하여 알아보겠습니다. CNN(Convolutional Neural Network) CNN(Convolutional Neural Network)는 합성곱 신경망이라고 하며 Convolution 연산을 통해서 이미지의 공간적인 정보를 유지하며 이미지 분류에서 높은 성능을 보이는 구조입니다. 이미지가 픽셀마다 가지고 있는 특성들.. 2023. 1. 31. 바삭한 인공지능(딥러닝) 목차 1. 머리글 2. 딥러닝이란? 3. 머신러닝과 딥러닝의 차이점 4. 뇌의 신경망과 인공신경망 5. 딥러닝 알고리즘의 종류 6. DNN(Deep Neural Network) 7. 마치며 안녕하세요. 오션라이트에이아이 백승기연구원입니다. 머리글 오늘은 딥러닝(Deep Learning)에 대해서 알아보겠습니다. 딥러닝이란? 딥러닝은 인공신경망(Artificial Neural Network)를 사용해서 컴퓨터를 학습시키는 알고리즘을 말합니다. 인공신경망은 사람의 신경망, 즉 뇌의 뉴런이 신호를 처리하는 원리에서 착안하여 만든 신경망입니다. 머신러닝과 딥러닝의 차이점 그림 1. 과 같이 머신러닝은 데이터에 대한 특성을 사람이 미리 정해놓고 학습을 시켜 예측을 하는 반면, 딥러닝은 데이터의 특성을 학습을 통해.. 2023. 1. 27. 바삭한 인공지능(비지도 학습 / 강화학습) 목차 1. 머리글 2. 비지도학습이란? 3. 비지도학습의 종류 4. 군집화 알고리즘의 종류 5. 시각화 및 차원축소 알고리즘의 종류 6. 연관규칙학습 알고리즘 7. 강화학습 8. 강화학습과 지도/비지도학습의 차이 9. 마치며 안녕하세요. 오션라이트에이아이 백승기연구원입니다. 머리글 오늘은 비지도학습(Unsupervised Learning)에 대해서 알아보겠습니다. 비지도학습이란? 비지도학습이란 주어진 데이터(X)에 대한 레이블(Y)을 사용자가 정해주지 않고 컴퓨터가 X에 대한것만 학습한 뒤, 학습한 결과를 토대로 컴퓨터 스스로 상관관계나 특성을 찾아내게 하는 방법을 말합니다. 그림 1.과 같이 Input Data에 대해 라벨링을 제공하지 않고 컴퓨터가 학습을 통해 스스로 데이터들의 특성을 파악해서 비슷한.. 2023. 1. 17. 바삭한 인공지능(분류알고리즘 종류) 목차 1. 머리글 2. K-Nearest Neighbor(KNN) 3. Decision Tree 4. Random Forest 5. Naive Bayes 6. Support Vector Machine(SVM) 7. 마치며 안녕하세요. 오션라이트에이아이 백승기연구원입니다. 머리글 이번 글은 분류 알고리즘의 종류에 대해서 좀 더 알아보도록 하겠습니다. K-Nearest Neighbor(KNN) K-NN 알고리즘은 판별하고 싶은 데이터와 인접한 K개수의 데이터를 찾아, 해당 데이터의 라벨이 다수인 범주로 데이터를 분류하는 방식입니다. K값에 따라서 주어진 데이터의 라벨이 달라질 수 있기 때문에 K를 적절하게 조정하는것이 필요합니다. 또한 K가 짝수일 경우 범주 내의 데이터가 같아져서 분류가 불가능한 상황이 올.. 2023. 1. 11. 바삭한 인공지능(ML 이란? / 회귀와 분류) 목차 1. 머리글 2. 머신러닝이란? 3. 머신러닝의 알고리즘 분류 4. 지도학습(Supervised Learning) 5. 지도학습 - 회귀(Regression) 6. 지도학습 - 분류(Classification) 7. 분류 알고리즘의 종류 8. 마치며 안녕하세요. 오션라이트에이아이 백승기연구원입니다. 머리글 이번에는 머신러닝(Machine Learning, ML)에 대해서 좀 더 알아보도록 하겠습니다. 머신러닝이란? 머신러닝은 주어진 데이터의 상관관계를 컴퓨터가 학습한 후 그 결과를 토대로 새로운 데이터에 대한 관계를 예측하는 능력을 가지게 하는 것을 말합니다. 다음은 Tom Mitchell의 머신러닝에 대한 정의 입니다. Tom Mitchell(1998) - Machine Learning is We.. 2023. 1. 11. 이전 1 2 다음
