딥러닝

지도 학습 (Supervised learning)훈련 데이터에 Label을 포함하여 학습시키는 방식-> 정답을 같이 제공하여 모델이 학습 Example분류(Classification)회귀(Regression)비지도 학습 (Unsupervised learning)훈련 데이터에 Label을 포함하지 않고 학습하는 방식-> 알고리즘이 스스로 패턴 탐지 및 학습 Example군집화(Clustering)차원 축소(Dimensionality Reduction)이상치 탐지(Outlier Detection)준지도 학습 (Semi-supervised learning)학습 데이터에 label이 일부분만 있는 데이터로 학습하는 방식 ExampleGoogle photo: 가족 사진을 모두 올리고 사람마다 label을 하나만 ..

Abstact 기존의 주요 시퀀스 변환 모델들은 복잡한 RNN(순환 신경망)이나 CNN(합성곱 신경망)을 기반으로 하며, 인코더와 디코더를 포함.기존의 가장 성능이 좋은 시퀀스 변환 모델들 또한 인코더와 디코더를 Attention 메커니즘을 통해 연결하는 구조.이 저자들은 RNN, CNN을 완전히 배제하고 Attention을 기반으로 한 Transformer모델을 제안.Transformer 모델은 더 좋은 품질, 더 좋은 병렬성, 더 짧은 학습시간을 자랑하며 SOTA (State Of The Art)모델에 등극. (WMT 2014 Englishto-German translation, WMT 2014 English-to-French translation)1. Introduction 기존 RNN계열 모델들의..

인공 (Artificial)사람이 하는 일사람의 힘으로 만들어 내는 일. 곧, 사람이 자연물에 대하여 가공하거나 작용을 하는 일. 인위. 지능 (Intelligence)새로운 사물 현상에 부딪쳐 그 의미를 이해하고 처리 방법을 알아내는 지적 활동의 능력. "~이 발달하다"지혜와 재능 인공 지능 (Articial Intelligence)새로운 사물 현상에 부딪쳐 그 의미를 이해하고 처리 방법을 알아내는 사람의 힘으로 만들어 낸 지적 활동의 능력인간처럼 학습하고 생각할 수 있느 컴퓨터 시스템컴퓨터 프로그램을 이용해 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연어의 이해능력 등 모든 지능적인 행동들을 모방 인공지능은 어떤 기술로 구성되어 있나? 인공지능은 지각, 학습, 추론의 기술을 바탕으로 다양한 Applia..

모델의 이름 "YOLO: You Only Look Once"에서 알 수 있듯이, YOLO모델은 이미지를 단 한번만 보고 객체를 감지하고 분류한다는 특징을 가지고 있다.  전통적인 객체 탐지 시스템들이 여러 단계를 거치며 여러 번 이미지를 확인하는 것과 반대로, YOLO는 전체 이미지를 한 번만 처리하여 속도와 효율성을 극대화한다.  이러한 접근 방식으로 인해 YOLO는 실시간 처리가 가능하고 빠른 속도를 자랑한다. YOLO(You Only Look Once) 시스템의 논문은 객체 인식을 회귀 문제로 재구성하여 실시간으로 이미지에서 객체의 위치와 종류를 예측하는 새로운 방법을 제시한다. 소개 (Introduction) 사람은 시각을 통해 어떠한 사물이나 이미지를 보았을 때, 즉각적으로 이미지 내 객체를 인..