이미지 분석2 객체 분류를 위한 CNN의 모든 것: 기초부터 실전까지 딥러닝 기술이 급격히 발전하면서 컴퓨터 비전 분야에서 새로운 가능성과 혁신이 열리고 있습니다. 특히, 객체 분류(Object Classification) 작업은 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)의 등장으로 비약적인 발전을 이루었습니다. 이번 글에서는 CNN의 기본 원리와 역사에서부터, 이를 활용한 객체 분류 모델의 설계와 학습, 실제 적용 사례에 이르기까지 폭넓은 내용을 다룹니다.객체 분류는 이미지 내 대상이 특정 클래스에 속하는지를 판별하는 작업입니다. 예를 들어, 사진 속 강아지와 고양이를 구별하거나, 물체를 인식해 분류하는 등의 작업이 이에 해당합니다. CNN은 이미지 데이터를 처리하고 학습하기에 최적화된 구조를 가지고 있어 이러한 작업에서 탁월한 성능을 .. 2024. 12. 23. 비정형 데이터 분석 AI의 이해와 활용 방안 비정형 데이터란 무엇인가정의와 특징비정형 데이터는 구조화되지 않은 데이터를 의미하며, 전통적인 데이터베이스 구조에 맞추기 어렵습니다. 다양한 형태와 출처를 가진 데이터는 일정한 형식이 없거나 데이터의 스키마가 가변적이기 때문입니다. 대표적인 비정형 데이터 유형은 다음과 같습니다:텍스트 데이터: 이메일, 소셜 미디어 게시물, 뉴스 기사, 온라인 리뷰 등멀티미디어 데이터: 이미지, 비디오, 오디오 파일기타 데이터: 로그 파일, 센서 데이터, 지도 데이터 등비정형 데이터의 도전 과제다양성: 다양한 형식의 데이터는 분석 도구와 알고리즘을 통합하기 어렵게 만듭니다. 이는 데이터 정규화 과정에서 추가적인 복잡성을 초래합니다.방대함: 비정형 데이터는 일반적으로 대량으로 생성되며, 이를 처리하고 저장하기 위한 물리적 .. 2024. 12. 16. 이전 1 다음