분류 전체보기4 이미지 인식기술의 원리와 응용 이미지 인식기술의 개요이미지 인식기술은 컴퓨터가 디지털 이미지를 분석하고 해석하여 객체, 인물, 글자, 장면 등을 식별하는 기술입니다. 이 기술은 인공지능(AI)과 딥러닝의 발전으로 급격히 발전하고 있으며, 다양한 산업과 일상생활에 응용되고 있습니다. 이 블로그 포스팅에서는 이미지 인식기술의 원리와 주요 응용 사례를 자세히 알아보겠습니다.이미지 인식기술의 원리1. 이미지 전처리이미지 인식기술의 첫 번째 단계는 이미지 전처리입니다. 원본 이미지를 분석하기 쉽게 변환하는 과정으로, 주요 단계는 다음과 같습니다.크기 조정: 이미지를 동일한 크기로 변환하여 일관성을 유지합니다.회색조 변환: 컬러 이미지를 흑백 이미지로 변환하여 처리 속도를 향상시킵니다.노이즈 제거: 이미지에서 불필요한 노이즈를 제거하여 정확도를.. 2024. 7. 12. 자연어처리(NLP)의 현재와 미래 자연어처리(NLP)란 무엇인가?자연어처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술입니다. NLP는 텍스트와 음성 데이터를 분석하여 유의미한 정보를 추출하고, 이를 기반으로 다양한 작업을 수행합니다. NLP는 언어의 규칙과 의미를 이해하고, 문법적으로 올바른 문장을 생성하거나 질문에 대한 답변을 제공하는 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.NLP의 현재: 기술 발전과 응용 사례최신 기술 동향딥 러닝과 트랜스포머 모델딥 러닝은 NLP의 발전을 크게 이끌어왔으며, 특히 트랜스포머(Transformers) 모델은 혁신적인 변화를 가져왔습니다. BERT(Bidirectional Encoder Representations from T.. 2024. 7. 12. 머신러닝과 딥러닝의 차이점 머신러닝과 딥러닝의 개요인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 컴퓨터 시스템이 인간처럼 학습하고 문제를 해결할 수 있도록 하는 기술입니다. AI의 하위 분야인 머신러닝(Machine Learning, ML)과 딥러닝(Deep Learning, DL)은 서로 다른 방법과 기술을 사용하여 데이터를 분석하고 학습합니다. 이 두 가지 접근법은 모두 AI를 구현하는 데 중요하지만, 그 원리와 적용 방식에는 차이가 있습니다. 이 블로그 포스팅에서는 머신러닝과 딥러닝의 차이점에 대해 자세히 알아보겠습니다.머신러닝이란 무엇인가?머신러닝의 정의머신러닝은 데이터에서 패턴을 찾아내고 이를 기반으로 예측하거나 결정을 내리는 알고리즘을 개발하는 기술입니다. 머신러닝은 명시적으로 프로그래밍되지 않은 작업을.. 2024. 7. 12. 인공지능의 역사와 발전 과정 인공지능의 개념과 정의인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능적인 행동을 모방하는 기술로, 컴퓨터 시스템이 인간처럼 학습하고 추론하며 문제를 해결할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 인공지능은 여러 하위 분야를 포함하고 있으며, 그 중 머신 러닝(ML)과 딥 러닝(DL)이 가장 주목받고 있습니다. AI는 이제 우리의 일상 생활에 깊숙이 스며들어 다양한 분야에서 혁신을 일으키고 있습니다.인공지능의 초기 역사1950년대: 태동기인공지능의 역사는 1950년대로 거슬러 올라갑니다. 1956년, 다트머스 회의에서 존 맥카시, 마빈 민스키, 앨런 뉴웰, 허버트 사이먼 등 선구자들이 인공지능이라는 용어를 처음으로 사용하며 이 분야의 출발을 알렸습니다. 이 회의는 현대 AI 연구의.. 2024. 7. 11. 이전 1 다음