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컴퓨터 비전 & AI

AutoML 도구의 개요와 사용법: 인공지능 개발의 자동화를 이끄는 기술 AutoML이란 무엇인가?AutoML(Automated Machine Learning)은 머신러닝 모델 개발의 전체 과정을 자동화하는 기술입니다. 기존의 머신러닝 프로젝트는 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 성능 평가 등의 수많은 수작업이 필요했습니다. 하지만 AutoML은 이러한 과정을 자동화하여 비전문가도 손쉽게 고성능 모델을 구축할 수 있게 해주는 기술입니다.AutoML은 특히 다음과 같은 문제를 해결하고자 개발되었습니다.모델 개발의 높은 진입 장벽반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업전문가 부족에 따른 머신러닝 프로젝트 정체AutoML 도구는 데이터 분석가, 엔지니어, 심지어 도메인 전문가에게도 머신러닝을 가능하게 해주는 중요한 도구로 진화하고 있습니다.AutoML.. 더보기
Hugging Face Transformers 라이브러리 활용법: 자연어 처리의 새로운 패러다임 자연어 처리의 혁신, Hugging Face Transformers란?최근 몇 년간 자연어 처리(NLP)의 흐름은 눈부신 속도로 발전해 왔습니다. 특히 BERT, GPT, RoBERTa와 같은 사전 학습 언어 모델의 등장은 자연어 이해(NLU)와 생성(NLG)의 정확도를 비약적으로 향상시켰습니다. 이와 같은 최신 모델을 누구나 쉽게 사용할 수 있게 만든 오픈소스 라이브러리가 바로 Hugging Face의 Transformers입니다.Transformers는 파이썬 기반의 NLP 라이브러리로, 다양한 사전 학습(pre-trained) 모델을 손쉽게 불러오고, fine-tuning하거나 응용하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 복잡한 모델 구조나 데이터 로딩 과정을 단 몇 줄의 코드로 처리할 수 있어, 자연어 .. 더보기
NLTK와 spaCy: 자연어 처리 도구 비교 자연어 처리 도구의 중요성자연어 처리(NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 만드는 인공지능 기술의 핵심 분야입니다. 텍스트 전처리, 토큰화, 품사 태깅, 개체명 인식, 문장 분석 등 다양한 작업이 필요하며, 이를 효율적으로 수행하기 위해 특화된 라이브러리들이 개발되어 왔습니다. 대표적인 오픈소스 자연어 처리 도구로는 **NLTK(Natural Language Toolkit)**와 spaCy가 있습니다.두 도구는 공통된 기능을 제공하지만, 사용 목적과 철학, 성능, 처리 방식 등에서 큰 차이를 보입니다. 이 글에서는 NLTK와 spaCy의 특징과 차이점을 상세히 비교하여 어떤 상황에서 어떤 도구를 선택하면 좋을지 안내합니다.NLTK란 무엇인가?NLTK는 2001년부터 개발된 파이썬 .. 더보기
OpenCV를 이용한 이미지 처리 기초 OpenCV란 무엇인가?OpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 컴퓨터 비전과 이미지 처리 분야에서 가장 널리 사용되는 오픈소스 라이브러리입니다. 실시간 이미지 및 영상 처리를 목적으로 개발되었으며, Python, C++, Java 등 다양한 언어를 지원합니다. 특히 Python과 함께 사용하면 강력한 이미지 처리 애플리케이션을 빠르게 구현할 수 있어 머신러닝, 딥러닝, 로봇 비전 등의 분야에서도 활용도가 높습니다.OpenCV는 이미지 로딩, 색상 변환, 필터링, 모폴로지 연산, 윤곽선 검출 등 다양한 기능을 제공합니다. 이 글에서는 OpenCV를 활용한 이미지 처리의 기본 개념과 필수 기능들을 단계적으로 소개합니다.OpenCV 설치 및 기본 설정OpenCV를 Py.. 더보기
Scikit-learn으로 머신러닝 시작하기 머신러닝 입문을 위한 최고의 도구, Scikit-learn머신러닝은 데이터를 기반으로 의사결정을 자동화하는 기술로, 다양한 산업에서 핵심 역할을 하고 있습니다. 텍스트 분류, 이미지 인식, 예측 모델링 등 수많은 분야에서 활용되고 있는 머신러닝을 처음 접할 때 가장 적합한 도구가 바로 Scikit-learn입니다.Scikit-learn은 Python 기반의 머신러닝 라이브러리로, 단순하고 일관된 API, 풍부한 알고리즘, 우수한 문서화를 통해 입문자부터 전문가까지 폭넓게 사용되고 있습니다.Scikit-learn의 특징과 장점1. 직관적인 사용법Scikit-learn은 데이터를 불러오고, 전처리하고, 모델을 훈련하고, 평가하는 전 과정을 일관된 코드 패턴으로 처리할 수 있게 도와줍니다. 함수의 이름과 파라.. 더보기
Keras를 활용한 딥러닝 모델 구축 딥러닝과 Keras의 관계딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 신경망을 활용하여 사람처럼 데이터를 분석하고 패턴을 학습하는 기술입니다. 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 탁월한 성능을 보이며 이미 일상에서 널리 사용되고 있습니다. 이러한 딥러닝 모델을 효율적으로 구현하고 실험할 수 있도록 돕는 도구가 바로 딥러닝 프레임워크이며, Keras는 그중에서도 가장 널리 알려진 고수준 API입니다.Keras는 TensorFlow 위에서 동작하며, 직관적이고 간단한 코드로 복잡한 딥러닝 모델을 설계할 수 있도록 도와줍니다. 초보자부터 전문가까지 모두가 사용할 수 있을 정도로 강력하면서도 사용성이 뛰어난 것이 특징입니다.Keras의 주요 특징1. 직관적인 APIKeras는 Python 언어로 작성.. 더보기
TensorFlow와 PyTorch: 비교와 선택 기준 딥러닝 프레임워크란 무엇인가?딥러닝 프레임워크는 인공지능 모델을 효율적으로 개발하고 학습시키기 위한 도구 모음입니다. 수학적 연산, 자동 미분, GPU 활용, 모델 저장 등 다양한 기능을 제공하며, 복잡한 모델을 손쉽게 구현할 수 있도록 돕습니다.현재 대표적인 딥러닝 프레임워크는 TensorFlow와 PyTorch이며, 두 프레임워크는 산업계와 학계 모두에서 널리 사용됩니다. 이 글에서는 두 프레임워크의 핵심 특징을 비교하고, 상황에 맞는 선택 기준을 제시합니다.TensorFlow: 구글의 강력한 생태계1. 개요 및 특징TensorFlow는 2015년 구글이 공개한 오픈소스 딥러닝 프레임워크입니다. 대규모 머신러닝 프로젝트를 위한 유연한 구조와 확장성을 갖추고 있으며, Google의 제품군(Google .. 더보기
비디오 분석과 행동 인식 기술: 개념, 원리, 응용 분야 비디오 분석 기술이란 무엇인가?비디오 분석(Video Analytics)은 영상 데이터에 포함된 객체, 움직임, 행동, 이벤트 등을 자동으로 분석하고 해석하는 기술입니다. 영상 속 정보를 실시간 또는 저장된 형태로 분석해 의미 있는 정보를 추출하며, 이를 기반으로 다양한 산업 분야에 응용할 수 있습니다.과거에는 단순히 CCTV 영상 기록이나 모니터링에 그쳤다면, 오늘날의 비디오 분석 기술은 딥러닝, 컴퓨터 비전, 고성능 하드웨어의 발전 덕분에 객체 탐지(Object Detection), 추적(Tracking), 행동 인식(Action Recognition), 이상 감지(Anomaly Detection) 등으로 고도화되고 있습니다.행동 인식 기술의 개요와 핵심 개념행동 인식이란?행동 인식(Human Act.. 더보기

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