4주차 Day16 딥러닝 기초 및 비전

인공지능

인공지능 이란 기계를 통해 인공적으로 구현된 지능을 의미합니다.

• 기계 학습 : 데이터를 반복적으로 학습하여 데이터에 잠재된 특징을 발견합니다.
• 딥러닝 : 깊은 인공 신경망을 활용하여 더 높은 정확도를 얻습니다.

인공지능의 학습 방법 1. 지도 학습(Supervised Learning)

• 지도학습 은 명시적인 정답을 제공하면서 학습시키는 유형입니다.
  • 회귀(Regression)
    • 특정한 데이터가 주어졌을 때 결과를 연속적인 값으로 예측합니다.
      • 예시: "영어 공부를 7시간 했다면, 몇점이 나올까요?"
    • 학습 시간에 따른 영어 점수 예측
    • 거리에 따른 이동 시간 예측
    • 업무 시간에 따른 매출 예측
  • 분류(Classification)
    • 종류에 따라서 데이터를 분류합니다.
    • 예시: "이 이미지는 고양이인가요? 강아지 인가요?"
    • 손글시 분류
    • 강아지/고양이 분류
    • 배경 분류

인공지능의 학습 방법 2. 비지도 학습(Unsupervised Learning)

• 비지도 학습은 명시적인 정답을 제공하지 않으면서 학습 시키는 유형입니다.
  • 클러스터링(Clustering)
    • 데이터를 특정한 기준으로 묶습니다.
    • 예시: "사용자들을 3가지 집단으로 나누고 싶어요."
  • 차원 축소(Dimensionality Reduction)
    • 차원을 줄여 데이터 내 유의미한 특징을 추출합니다.
    • 예시: " 이 이미지들을 2차우너 공간에 투영시켜서 시각화 할 수 있을까요?"

딥러닝을 위한 도구

• 파이토치(PyTorch)
  • https://pytorch.org
  • PyTorch는 빠르고 유연한 딥러닝 연구 플랫폼입니다,
  • GPU를 활용한 연산 가속을 지원합니다.
• Google Colab
  • 나만의머신러닝개발환경을1초만에가질수있도록해주는서비스입니다.
  • PyTorch을 포함한 머신 러닝 관련 라이브러리가 기본적으로 설치되어 있습니다.
  • 무료 서비스일 뿐만 아니라 GPU 런타임을 지원합니다.
  • 다른 사람과 함께 코드를 공유하며 협업하기에 좋은 개발 환경입니다.