makelife-1 님의 블로그

1. 머신러닝과 딥러닝의 개념과 차이점머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 중요한 하위 분야로, 데이터에서 패턴을 학습하고 예측하는 능력을 통해 다양한 문제를 해결합니다. 두 기술 모두 데이터 기반 학습을 통해 모델을 구축하지만, 접근 방식과 구조에서 명확한 차이를 보입니다. 머신러닝은 비교적 전통적인 통계 기법과 알고리즘을 기반으로 하며, 대표적으로 선형 회귀, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신(SVM), 랜덤 포레스트 등이 있습니다. 머신러닝 모델은 사람이 직접 특징을 추출하고, 알고리즘에 입력하여 패턴을 학습하는 방식으로 동작합니다. 이 과정에서 도메인 지식이 중요한 역할을 하며, 모델의 성능은 특징 추출의 품질에 크게 좌우됩니다.반면, 딥러..

1. 컴퓨터 비전의 개념과 원리컴퓨터 비전(Computer Vision)은 인공지능(AI)의 중요한 분야 중 하나로, 컴퓨터가 인간의 시각 능력을 모방해 이미지와 영상을 분석하고 이해하는 기술입니다. 인간은 눈을 통해 사물을 보고, 두뇌로 이를 해석하여 의미를 파악합니다. 마찬가지로 컴퓨터 비전은 카메라와 같은 장치로 이미지를 입력받고, 알고리즘을 통해 그 안에 담긴 정보를 해석하는 과정을 거칩니다. 이를 위해 이미지 데이터를 디지털 형태로 변환하고, 각 픽셀의 색상과 밝기 정보를 분석해 특징을 추출합니다.컴퓨터 비전의 기본 원리는 패턴 인식과 기계 학습에 기반합니다. 먼저 이미지 전처리 과정에서 노이즈 제거, 해상도 조정, 색상 보정 등의 작업을 통해 데이터를 정리합니다. 이후 특징 추출 단계에서는 가..

1. 자연어 처리(NLP)의 기본 원리자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 해석하며 생성하는 기술입니다. 인간의 언어는 복잡하고 모호성이 많기 때문에, 이를 기계가 이해하도록 하는 과정은 단순한 문자 해석을 넘어서는 고도의 기술을 필요로 합니다. NLP의 기본 원리는 텍스트 데이터를 구조화된 형태로 변환하고, 이를 통해 언어의 의미와 맥락을 파악하는 데 있습니다. 이를 위해 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석 등의 다양한 기법이 활용됩니다. 형태소 분석은 문장을 구성하는 최소 의미 단위인 형태소를 추출하는 과정이며, 구문 분석은 문장의 구조를 파악해 각 단어의 역할을 이해하는 작업입니다. 의미 분석은 문맥에 따라 단어와 문장의 의미를..