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컴퓨터 비전 (Computer Vision)에 대하여 1 컴퓨터 비전(Computer Vision)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 이미지와 영상을 이해하고 분석하도록 하는 기술입니다. 쉽게 말해, 사람이 눈으로 보고 인지하는 것을 컴퓨터가 할 수 있게 해주는 기술이라고 생각하면 됩니다. 핵심 기능영상 처리 : 이미지와 영상의 화질 개선, 노이즈 제거, 특징 추출 등을 수행객체 인식 : 이미지와 영상에서 사람, 사물, 동물 등의 객체를 식별하고 분류장면 이해 : 이미지와 영상에서 상황과 환경을 파악하고 의미를 해석머신 러닝 : 딥 러닝 기술을 활용하여 컴퓨터가 스스로 학습하고 개선응용 분야자율 주행 : 자율 주행 자동차가 주변 환경을 인식하고 안전하게 주행하도록 수행보안 : 얼굴 인식, 지문 인식 등의 생체 인식 기술에 활용의료 : 의료 영상 분석을 .. 2024. 2. 16.
자연어 처리(Natural Language Processing NLP)에 대하여 2 자연어 처리(NLP) 주요 기술형태소 분석 : 단어를 구성하는 형태소(음소, 형태)를 분리하고 분석합니다.구문 분석 : 문장의 구조를 분석하고, 어휘 간의 관계를 파악합니다.의미 분석 : 단어와 문장의 의미를 파악하고, 의미론적 관계를 분석합니다.감성 분석 : 텍스트의 감정을 분석하고, 긍정/부정, 기쁨/슬픔 등의 감정을 파악합니다.기계 번역 : 한 언어를 다른 언어로 자동 번역합니다.텍스트 생성 : 텍스트를 자동으로 생성하고, 요약, 답변, 창작 등을 수행합니다. 자연어 처리(NLP)  응용 분야챗봇 : 사용자와 자연스러운 대화를 통해 정보 제공, 서비스 제공 등을 수행합니다.검색 엔진 : 사용자의 검색어를 이해하고, 관련 정보를 검색합니다.기계 번역 : 서로 다른 언어를 사용하는 사람들 간의 의사소통.. 2024. 2. 15.
자연어 처리(Natural Language Processing NLP)에 대하여 1 자연어 처리(NLP) 정의자연어 처리(NLP)는 인공지능(AI)의 한 분야로서, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고, 처리하고, 생성하도록 하는 기술을 다룹니다. 컴퓨터가 인간과 자연스럽게 소통하고, 인간 언어로 된 데이터를 분석하고 활용할 수 있도록 돕는 역할을 합니다. 자연어 처리 (NLP) 추진 경과 및 역사초기 (1950년대 ~ 1980년대)1957년 : 조지 밀러 (George Miller)가 통계적 언어 모델을 제시하며 NLP 연구 시작1960년대 : 규칙 기반 시스템 개발 (SHRDLU, ELIZA 등)1970년대 : 의미론적 분석, 기계 번역 연구 활발1980년대 : 통계적 언어 모델 발전, 음성 인식 기술 발전중기 (1990년대 ~ 2010년대)1990년대 : 인터넷 등장으로 텍스트 데이터 .. 2024. 2. 14.
딥 러닝 (Deep Learning)에 대하여 딥 러닝은 인공 지능 (AI)의 한 분야로, 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망 (ANN)을 이용하여 데이터를 학습하고 예측하는 기술입니다. 딥 러닝은 다층의 인공 신경망을 사용하여 데이터에서 복잡한 패턴을 추출하고 학습하며, 이를 통해 높은 정확도의 예측을 가능하게 합니다. 딥 러닝의 주요 특징높은 정확도: 딥 러닝 모델은 대량의 데이터를 학습하여 높은 정확도를 달성할 수 있습니다.자동 특징 추출: 딥 러닝 모델은 데이터에서 자동으로 중요한 특징을 추출하여 학습합니다.다양한 데이터 적용: 딥 러닝 모델은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 유형의 데이터에 적용될 수 있습니다.딥 러닝의 주요 구성 요소인공 신경망: 인간의 뇌 구조를 모방한 컴퓨팅 모델입니다.학습 알고리즘: 인공 신경망의 가중치를 조정하여.. 2024. 2. 12.
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