딥러닝의 핵심요소

1. deep learning의 기본 인공지능을 단순하게 정의하면 ‘사람의 지능을 모방하는 것’ 딥러닝이 인공지능의 모든 것은 아니다. 2. 딥러닝의 핵심요소 모델이 배워야할 data, 데이터를 어떻게 변형시킬지 model, 모델의 나쁜 정도를 측정하는 loss function, loss를 최소화하는 parameter를 추정하는 알고리즘(optimizer) 4가지만 논문에서 정확히 보더라도 해당 논문의 거의 대부분을 이해할 수 있는 수준 2-1) data 데이터(data)는 풀고자하는 문제에 따라 다르다 semantic segmentation > 이미지의 픽셀이 어느 class에 속할지 pose estimation > 이미지의 스켈레톤(동작)을 추정함 visual QnA > 시각이미지를 보고 질문에 대한..

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• · 2022. 6. 1.
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Computer vision이란?

1. Computer vision이란? 사진이나 비디오 등 영상정보로부터 장면의 본질인 3D 모델을 구하는 기술을 Graphics라고 한다. 반대로 3D 모델, 어떤 물체의 본질을 가지고 있을 때 이것을 영상이나 비디오로 만드는 기술을 Computer vision이라고 한다. computer vision을 inverse graphics라고도 부른다 가장 먼저 딥러닝 기술에 의해 paradigm shift가 일어난 분야가 computer vision 2. AI란 무엇인가? 사람의 지능을 컴퓨터 시스템으로 구현한 것 지능의 범위가 도대체 무엇? ‘사고하고 인과관계를 분석하는 것 외에도 시각이나 소리에 관한 지각능력, 이해에 관련된 내용도 포함한다 옥스포드에서 정의한 AI는 인간 지능의 범위를 시각 인지능력부..

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• · 2022. 1. 17.
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