인공지능: 컴퓨터 비전

Questions and Answers

환경과의 상호작용이 필요하다.

레이블이 있는 데이터로 모델을 훈련한다. (correct)

레이블이 없는 데이터로 학습한다.

대량의 데이터를 통해 클러스터를 형성한다.

회귀 문제 해결

모델 테스트

보상 최적화

패턴 발견 (correct)

모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞아 일반화 성능이 떨어지는 현상 (correct)

데이터 품질이 낮아서 발생하는 문제

모델이 너무 적은 데이터를 기반으로 학습하는 현상

모델 구조가 너무 복잡한 경우

<p>보상을 최적화하기 위해 환경과 상호작용하는 과정이다.</p> Signup and view all the answers

<p>신경과학 연구</p> Signup and view all the answers

Study Notes

정의: 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지와 비디오를 처리하고 이해하는 분야로, 시각적 정보를 인식하고 해석하는 기술.
주요 목표:
- 이미지 인식: 객체, 장면, 사람 등을 식별.
- 영상 분석: 움직임 추적, 행동 인식 등.
- 3D 재구성: 2D 이미지에서 3D 모델 생성.
- 이미지 분할: 이미지의 각 부분을 분리하여 의미 있는 정보 추출.
기술 및 알고리즘:
- 딥러닝: CNN(Convolutional Neural Networks)을 통해 이미지 처리 성능 향상.
- 전처리 기법: 이미지 크기 조정, 노이즈 제거, 색상 조정 등.
- 특징 추출: SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), HOG(Histogram of Oriented Gradients) 등.
응용 분야:
- 자율주행차: 도로 표지판 인식, 장애물 탐지.
- 의료 영상: 암 검출, 질병 진단.
- 보안 시스템: 얼굴 인식, 감시 카메라 분석.
- 산업 자동화: 품질 검사, 로봇 비전.
도전 과제:
- 데이터 부족: 많은 양의 학습 데이터 필요.
- 환경 변화: 조명, 각도, 배경 변화에 대한 강건성.
- 계산 비용: 높은 연산 요구로 인한 실시간 처리 어려움.
미래 전망:
- 더 정교한 알고리즘: 보다 발전된 학습 모델과 기술 개발.
- 강화학습: 비디오 분석과 행동 예측에 활용.
- 융합 기술: IoT, 로봇공학 등과의 통합 확장.

기계학습(Machine Learning, ML)은 인공지능(AI) 분야의 하나로, 경험을 기반으로 자동 학습 및 개선을 목표로 하는 알고리즘과 기법을 연구하는 분야.
대량의 데이터를 통해 모델을 학습하고, 패턴 인식을 수행하여 다양한 문제를 해결.

지도 학습 (Supervised Learning):
- 레이블이 있는 데이터로 모델을 훈련하여 예측.
- 예시: 회귀 문제와 분류 문제.
비지도 학습 (Unsupervised Learning):
- 레이블이 없는 데이터를 사용하여 패턴을 발견하는 방법.
- 예시: 군집화와 차원 축소.
강화 학습 (Reinforcement Learning):
- 에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상을 최적화하는 방식으로 학습.