인공지능 (AI)40 트랜스포머(Transformer)란? 트랜스포머 쉬운 설명 1. 트랜스포머 (Transformer) 란? Transformer는 단어나 문장과 같은 입력 데이터에서 중요한 정보를 추출하고 출력 데이터를 생성하는 딥러닝 모델입니다. 이를 위해 입력 데이터의 단어들 간의 상호작용을 고려하는 Self-Attention Mechanism을 사용합니다. Transformer는 자연어 처리 분야에서 활용되며, 대용량의 데이터를 학습하여 번역, 요약, 질문 응답 등 다양한 자연어 처리 태스크에서 높은 성능을 보입니다. 2. 트랜스포머 (Transformer) 의 등장배경 기존의 자연어 처리 모델에서는 문장의 의미를 파악하는 데 있어서 순차적인 처리 방식이 필요했습니다. 하지만 이러한 방식은 연산 속도가 느리고 병목현상이 발생하는 등의 문제점이 있었습니다. 이에 따라 구글에서.. 2023. 3. 30. OCR이란? OCR 쉬운 설명 1. OCR(Optical Character Recognition)이란? OCR(Optical Character Recognition:광학 문자 인식)은 스캔한 이미지나 사진에서 문자를 인식하여 컴퓨터에서 사용 가능한 텍스트로 변환하는 기술입니다. 이 기술은 기계 학습, 인공지능 및 컴퓨터 비전과 같은 다양한 기술들을 결합하여 구현됩니다. OCR을 통해 디지털로 변환된 텍스트는 검색 및 분석을 위한 데이터로 활용할 수 있습니다. 2. OCR의 원리 OCR의 원리는 크게 3단계로 나눌 수 있습니다. 첫 번째는 이미지 전처리입니다. 이미지 전처리는 이미지의 노이즈 제거, 이진화, 스케일링 등의 과정을 거쳐 이미지를 정제하는 과정입니다. 두 번째는 문자 인식입니다. 문자 인식은 이미지 속 문자를 판독하는 과정.. 2023. 3. 30. 전이학습 (Transfer learning) 이란? 전이학습 쉬운 설명 1. 전이학습(Transfer learning)이란? 전이학습은 딥러닝에서 대량의 데이터로 이미 학습된 모델의 일부 또는 전체 파라미터(인공뉴런)를 가져와 새로운 모델 학습에 적용하는 기술입니다. 이미 학습된 모델에서 추출한 특징(feature)을 새로운 모델의 입력으로 사용하여 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 고양이 사진 분류 모델을 학습한 후, 이 모델의 일부 레이어를 새로운 분야에서 학습할 때 초기 가중치로 사용하면, 성능을 빠르게 개선할 수 있습니다. 이렇게 전이학습을 이용하면 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 얻을 수 있으며, 모델 학습 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 2. 전이학습의 유래 및 역사 전이학습의 유래 및 역사는 ImageNet Large Sca.. 2023. 3. 30. CNN(Convolutional Neural Networks)이란? CNN 쉬운 설명 1. CNN(Convolutional Neural Networks)이란? CNN은 주로 이미지 처리와 관련된 문제를 해결하는 데 사용되는 딥러닝 기술 중 하나입니다. CNN은 입력으로 들어온 이미지를 처리하면서 이미지 내의 특징을 추출하고 이를 활용하여 이미지를 분류하거나 객체 검출, 인식 등의 작업을 수행합니다. 2. CNN의 역사 CNN은 1990년대에 제안되었으며, Yann LeCun 교수가 개발한 LeNet-5 모델을 통해 유명해졌습니다. 그러나 이후에 AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet 등과 같은 대규모 딥러닝 모델이 나와서 더욱 발전하게 되었습니다. 이러한 모델들은 대규모 이미지 분류 대회인 ImageNet Challenge에서 우수한 성과를 보이면서 유명해졌습니다. 3... 2023. 3. 28. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 다음
