AI가 알려주는 IT지식

전이학습(Transfer Learning)은 기계 학습과 딥러닝에서 특히 중요한 개념으로, 한 작업에서 학습된 모델의 지식을 다른 관련 작업에 적용하는 방법입니다. 전이학습은 데이터가 적은 경우나 계산 리소스가 제한적인 환경에서 특히 유용하며, 더 빠르게 높은 성능을 달성할 수 있습니다.전이학습의 핵심 아이디어사전 학습된 모델의 재사용: 대량의 데이터와 계산 리소스를 사용하여 사전에 학습된 모델을 사용합니다.학습된 특성의 전달: 사전 학습된 모델의 일부나 전체를 새로운 작업에 재사용하여 더 적은 데이터로 높은 성능을 달성합니다.전이학습의 주요 방법특성 추출(Feature Extraction):기존에 대량의 데이터로 학습된 모델의 특성 추출 레이어를 새로운 모델에 적용합니다.예를 들어, 이미지 분류를 위해..

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지 인식 및 패턴 인식 등의 컴퓨터 비전 작업에 특히 효과적인 딥러닝 모델입니다. CNN은 입력 데이터의 공간적 구조를 고려하여 학습하고, 특징을 자동으로 추출하여 복잡한 패턴을 인식할 수 있습니다. 아래에서 CNN의 구조, 작동 원리, 그리고 주요 특징을 상세히 설명하겠습니다. 1. CNN의 구조: CNN은 크게 합성곱 계층(Convolutional Layer), 풀링 계층(Pooling Layer), 완전 연결 계층(Fully Connected Layer)으로 구성됩니다. (1) 합성곱 계층 (Convolutional Layer): 이미지에서 특징을 추출하기 위해 필터(커널)를 사용하여 합성곱 연산을 수행합니다. 각 필..

TensorFlow는 딥 러닝 및 기계 학습 애플리케이션을 개발하기 위한 오픈 소스 라이브러리로, Google에서 개발하고 관리합니다. TensorFlow는 유연성, 확장성 및 생산성을 강조하며, 다양한 플랫폼에서 모델을 구축하고 배포하는 데 사용됩니다. 이 라이브러리는 텐서(flowing tensors)를 통해 데이터의 흐름을 나타내며, 심층 신경망부터 강화 학습 및 생성적 적대 신경망(GAN)까지 다양한 딥 러닝 모델을 구현할 수 있습니다. TensorFlow의 주요 특징: 그래프 기반 연산: TensorFlow는 계산을 그래프로 표현하여 효율적인 수치 계산을 수행합니다. 이를 통해 병렬 처리 및 GPU 가속을 활용할 수 있습니다. 다양한 플랫폼 지원: TensorFlow는 모바일, 임베디드 시스템,..

PyTorch는 딥 러닝 및 기계 학습 연구 및 개발을 위한 오픈 소스 라이브러리로, Facebook의 인공 지능 연구 그룹이 개발했습니다. PyTorch는 동적 계산 그래프를 사용하여 GPU를 사용하여 효율적으로 텐서 연산을 수행하며, 유연한 딥 러닝 모델 구축을 위한 강력한 도구를 제공합니다. 다음은 PyTorch를 사용한 개발에 대한 상세한 설명입니다. Tensor(텐서): PyTorch의 기본 데이터 구조는 Tensor입니다. Tensor는 다차원 배열로, numpy의 ndarray와 유사하지만 GPU 가속이 가능합니다. Tensor는 연산 그래프의 노드에 해당하며, 그래프를 통해 자동 미분 및 역전파를 수행할 수 있습니다. Module(모듈): PyTorch에서는 신경망 모델을 구축하기 위해 t..

PaLM(Patch-wise Learning and Memory)은 딥러닝 모델의 일종으로, 컴퓨터 비전 분야에서 이미지 처리 작업에 사용되는 모델입니다. 이 모델은 주로 이미지 내의 작은 패치(patch)들에 대한 학습과 메모리 기능을 통해 이미지 처리 작업을 수행합니다. PaLM은 이미지 분류, 객체 검출, 분할 등의 다양한 작업에 활용될 수 있으며, 특히 이미지 내의 작은 구성 요소에 집중하여 성능을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다. 아래에서는 PaLM의 개념, 동작 원리, 사용 사례, 그리고 기술적인 세부 사항에 대해 더 자세히 알아보겠습니다. 1. PaLM의 개념 PaLM은 이미지 처리 작업을 위해 이미지를 작은 패치들로 분할하고, 각 패치에 대한 학습과 메모리 기능을 적용하여 전체 이미지에..

YOLO(You Only Look Once)는 실시간 객체 검출(Object Detection)을 위한 딥러닝 알고리즘 중 하나입니다. YOLO는 입력 이미지를 그리드로 나누고, 각 그리드 셀에 대해 객체의 존재 여부와 경계 상자(Bounding Box)를 예측하는 방식으로 동작합니다. 이를 통해 객체 검출을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있으며, 실시간 환경에서의 응용에 적합합니다. 1. YOLO의 동작 원리: 그리드 분할: 입력 이미지를 사전에 정의된 그리드로 나눕니다. 각 그리드 셀은 객체가 있는지 여부를 예측할 책임을 가집니다. 객체 예측: 각 그리드 셀은 여러 개의 경계 상자와 함께 해당 그리드 셀 내에 있는 객체의 클래스를 예측합니다. 이 때 각 경계 상자는 다양한 비율과 크기로 정의됩니다. 학..