반응형 컴퓨터과학100 컴퓨터 비전 기술: Object Detection과 Semantic Segmentation 안녕하세요, 여러분! 인공지능이 발전하면서 컴퓨터 비전(Computer Vision)은 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 그중에서도 객체 탐지(Object Detection)와 의미론적 분할(Semantic Segmentation)은 실생활에서 자주 사용되는 기술이죠. 자율 주행, 의료 영상 분석, 보안 시스템 등 다양한 곳에서 활용되면서 더욱 주목받고 있습니다. 이번 포스트에서는 이 두 가지 기술에 대해 자세히 알아보고, 어떤 방식으로 작동하는지 이해해보겠습니다. 📌 목차 Object Detection이란? 📷 Object Detection의 동작 원리 ⚙️ Semantic Segmentation이란? 🎨.. 2025. 2. 17. 최적화 알고리즘 비교: Adam vs RMSProp 안녕하세요, 여러분! 🤗 인공지능과 머신러닝을 공부하다 보면, 모델을 학습시킬 때 어떤 최적화 알고리즘을 사용해야 할지 고민되곤 하죠. 특히 Adam과 RMSProp은 가장 널리 쓰이는 두 가지 알고리즘인데요! 두 방법이 어떻게 다르고, 어떤 경우에 더 효과적인지 한번 깊이 있게 파헤쳐볼까요? 🧐최적화 알고리즘이란? 🤔RMSProp: 가변 학습률의 힘 ⚡Adam: 모든 것을 자동으로! 🔥Adam vs RMSProp 비교 분석 ⚖️어떤 경우에 사용할까? 🤷♂️마무리 및 추천 🎯 최적화 알고리즘이란? 🤔머신러닝과 딥러닝에서 모델을 학습시킬 때, 우리가 최적의 가중치를 찾기 위해 사용하는 것이 바로 최적화 알고리즘입니다. 데이터와 손실 함수(Loss Function)가 주어졌을 때, 이 손실을.. 2025. 2. 16. 트랜스포머 모델 심화 분석: BERT와 GPT의 구조와 응용 자연어 처리(NLP) 분야에서 트랜스포머(Transformer) 모델은 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 특히 BERT와 GPT는 그 대표적인 예로, 각기 다른 접근 방식과 응용 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 이번 글에서는 트랜스포머 모델의 기본 개념부터 BERT와 GPT의 구조, 학습 방식, 그리고 실제 응용 사례까지 심층적으로 알아보겠습니다.1. 트랜스포머 모델의 기본 개념트랜스포머 모델은 2017년 Vaswani 등이 발표한 논문 “Attention is All You Need”에서 처음 소개되었습니다. 이 모델은 기존의 순환신경망(RNN) 기반 모델들이 가지는 한계, 즉 긴 문맥 정보를 효과적으로 처리하지 못하고 병렬 처리가 어려운 점을 극복하기 위해 개발되었습니다. 트랜스포머는 어텐션 메커니즘.. 2025. 2. 13. GANs vs VAEs 차이점 완벽 정리! AI 생성 모델의 원리부터 최신 활용까지 생성 모델은 인공지능 분야에서 새로운 데이터를 생성하는 데 사용되는 핵심 기술로, 그 중에서도 생성적 적대 신경망(GANs)과 변분 오토인코더(VAEs)는 대표적인 두 가지 접근 방식입니다. 이 글에서는 GANs와 VAEs의 원리, 차이점, 최신 동향 및 응용 사례를 심층적으로 분석하여 IT 기술에 대한 이해를 돕고자 합니다. 1. 생성적 적대 신경망(GANs)의 이해GAN은 2014년 Ian Goodfellow에 의해 제안된 모델로, 두 개의 신경망인 '생성자(Generator)'와 '판별자(Discriminator)'가 상호 경쟁하며 학습하는 구조를 가집니다. 생성자는 실제와 유사한 데이터를 생성하려 하고, 판별자는 해당 데이터가 실제인지 가짜인지 구분하려 합니다. 이러한 적대적 학습 과정을 통해 생.. 2025. 2. 12. 강화 학습 (Q-Learning, Deep Q-Learning) 완벽 정리 | AI 학습 방법 완전 분석! 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)강화 학습은 인공지능(AI)과 머신러닝에서 중요한 학습 방법 중 하나로, 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호 작용하며 최적의 행동을 학습하는 방식입니다. 특히 Q-Learning과 Deep Q-Learning(DQN)은 강화 학습에서 가장 널리 사용되는 기법으로, 게임 AI, 로보틱스, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.이 글에서는 Q-Learning과 Deep Q-Learning을 깊이 있게 다루며, 이들의 원리와 작동 방식, 장점과 한계를 자세히 설명합니다. 또한, 최신 연구 동향과 실전 적용 사례까지 살펴봅니다.📌 1. 강화 학습(RL)이란?강화 학습은 지도 학습(Supervised Learning).. 2025. 2. 10. DQN의 발전된 알고리즘 3가지 (Double DQN, Dueling DQN, Prioritized Experience Replay) DQN의 발전된 알고리즘기존 DQN의 한계DQN은 기존 Q-Learning보다 훨씬 강력한 알고리즘이지만, 몇 가지 한계점이 있어요.1. 과적합 문제 (Overestimation Bias)DQN은 미래 보상을 예측할 때 Q-값을 과대평가(Overestimation)하는 경향이 있어.결과적으로 잘못된 행동을 선택할 가능성이 커짐.2. 비효율적인 학습 (Inefficient Learning)모든 상태(state)를 똑같이 학습하다 보니 중요한 경험이 충분히 반영되지 않음.3. 불안정한 학습 과정신경망 학습이 불안정해질 수 있고, 수렴하지 않는 경우가 발생할 수 있음.이러한 문제를 해결하기 위해 Double DQN, Dueling DQN, Prioritized Experience Replay (PER) 같은 .. 2025. 2. 10. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 17 다음 반응형