반응형 딥 러닝4 영상 처리 기술의 장점과 활용 사례 1탄 영상 처리 기술은 제조업과 물류업 등에 널리 활용되고 있으며 자동화가 필수적인 현대 산업에 빼놓을 수 없는 기술 중 하나입니다. 또한, 영상 처리 기술이 적용될 수 있는 분야가 점차 넓어지고 있으며 그 활용 사례로는 의료 및 농업 등이 있습니다. 이번 글에서는 영상 처리 기술이 무엇인지, 어떤 이점을 낳는지, 그 개요와 활용 사례를 알아보도록 하겠습니다. 영상 처리 기술은 그 종류가 다양하기에 얻어지는 결과 또한 다양합니다. 영상 처리란 무엇인지 정의를 설명드리면서 영상 처리 기술의 종류에는 어떤 것들이 있는지 같이 살펴보도록 하겠습니다. 영상 처리란 단어 그대로 영상 데이터를 이용하여 영상의 패턴 분석, 비교, 가공 등 처리하는 기술을 일컫습니다. 영상의 변환, 변형, 해석, 정보 추출 등을 실시할 수.. 2023. 3. 13. AI와 머신 러닝, 딥 러닝의 관계 및 그 활용 사례 2탄 이전 글에 이어서 이번 글에서는 머신 러닝의 다양한 알고리즘들과 딥 러닝의 활용 사례에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 머신 러닝의 대표적인 알고리즘들로서, 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 의사 결정 나무(Decision Tree), 랜던 포레스트(Random Forest), 신경 네트워크(Neural Network)를 들 수 있으며 위 4 가지 알고리즘에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 먼저 서포트 벡터 머신은 주로 지도 학습의 회귀나 분류에 사용되는 알고리즘입니다. 이 중 분류란 그 데이터가 어느 카테고리에 속하는지를 배분하는 작업을 가리킵니다. 서포트 벡터 머신은 데이터를 분류할 때 구분이 될 선을 결정합니다. 피망과 파프리카를 분류하는 작업에 대해 예를 들어보자.. 2023. 3. 12. AI와 머신 러닝, 딥 러닝의 관계 및 그 활용 사례 1탄 AI의 대표적인 활용 분야로 꼽히는 것이 머신 러닝과 딥 러닝입니다. 머신 러닝과 딥 러닝은 2010년대부터 시작된 것으로 알려졌습니다. 이번 글에서는 머신 러닝과 딥 러닝에는 어떤 차이가 있고 또 어떤 방식으로 활용이 되는지에 대해서 이야기해 보려 합니다. AI, 머신 러닝, 딥 러닝은 동시에 많이 언급되고 있지만, 머신 러닝과 딥 러닝은 AI 아래에 속해 있는 기술이라고 볼 수 있습니다. 최근 AI의 인기가 증가하고 있는 것은 머신 러닝에 이어 딥 러닝의 등장이라고 볼 수 있습니다. 이전 글에서 AI에 대해 언급한 적이 있지만, 이번 글에서 다시 한번 AI가 무엇인지 간략하게 다뤄보도록 하겠습니다. AI는 일반적으로 인간의 지능을 모방한 컴퓨터 시스템이라고 알려져 있습니다. 일반적인 컴퓨터가 주어진 .. 2023. 3. 12. AI(인공지능)의 역사와 미래 1탄 어느샌가 우리의 삶에 점차 자리 잡고 있는 AI 즉, 인공지능 기술은 지금까지 보지 못했던 엄청난 속도로 발전하고 있습니다. AI는 앞으로 얼마나 더 발전을 할까요? 이번 글에서는 AI의 역사와 AI가 발전함에 따라 예상되는 미래, 그리고 그 영향에 대해서 이야기해 볼까 합니다. AI의 역사 먼저, AI(인공지능)라는 용어는 1950년대 영국 수학자 앨런 튜링이 1950년에 출판한 저서 '계산 기계와 지능(Computing Machinery and Intelligence)'에서 사용되면서부터 시작되었습니다. 그리고 그 후 1956년 개최된 다트머스 회의에서 처음으로 AI라는 단어가 사용되고 AI는 과학자들 사이에서 널리 알려지게 되면서 AI 관련 연구가 활발해지게 됩니다. 1960년 제1차 AI 붐에서 .. 2023. 3. 10. 이전 1 다음 반응형