인공지능: 컴퓨터 비전

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.