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머신러닝

Predictive Action Modeling: 행동 예측 딥러닝 기술의 모든 것 들어가며인공지능이 우리 일상에 깊숙이 스며든 현재, 사용자의 다음 행동을 미리 예측하는 기술이 주목받고 있습니다. Predictive Action Modeling은 딥러닝을 활용해 사용자의 과거 행동 패턴을 분석하고 미래 행동을 예측하는 첨단 기술입니다. 이 기술은 개인화 서비스부터 마케팅 전략까지 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 만들어내고 있습니다.Predictive Action Modeling이란?핵심 개념 이해Predictive Action Modeling은 사용자의 행동 데이터를 기반으로 향후 취할 가능성이 높은 행동을 예측하는 머신러닝 기법입니다. 이 기술은 시간 순서를 고려한 순차적 데이터 분석을 통해 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 다음 행동을 예측합니다.전통적인 통계 분석과 달리, 딥러닝 .. 더보기
Human Action Recognition: 한 몸짓으로 세상을 읽는 기술 들어가며우리가 일상에서 무의식적으로 하는 손짓, 걸음걸이, 표정 변화를 컴퓨터가 정확히 인식하고 이해할 수 있다면 어떨까요? Human Action Recognition(인간 행동 인식) 기술은 바로 이런 상상을 현실로 만드는 핵심 기술입니다. 카메라나 센서를 통해 사람의 움직임을 포착하고, 이를 분석하여 구체적인 행동을 식별하는 이 기술은 이미 우리 생활 곳곳에서 조용히 혁신을 일으키고 있습니다.Human Action Recognition이란 무엇인가?기본 개념과 정의Human Action Recognition은 컴퓨터 비전과 머신러닝 기술을 활용하여 비디오나 이미지 시퀀스에서 사람의 행동을 자동으로 식별하고 분류하는 기술입니다. 단순히 사람이 있다는 것을 감지하는 것을 넘어서, 그 사람이 '걷고 있는.. 더보기
One-Shot / Few-Shot Learning: 소량 데이터 학습 전략 들어가며인공지능과 머신러닝 분야에서 데이터는 곧 연료와 같습니다. 하지만 현실에서는 충분한 데이터를 확보하기 어려운 상황이 빈번하게 발생합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 One-Shot Learning과 Few-Shot Learning입니다.이 두 기법은 극소량의 데이터만으로도 효과적인 학습이 가능하도록 하는 혁신적인 접근법으로, 현재 AI 업계에서 주목받고 있는 핵심 기술입니다.One-Shot Learning이란 무엇인가?기본 개념과 원리One-Shot Learning은 말 그대로 '한 번의 학습'으로 새로운 개념이나 패턴을 인식할 수 있는 머신러닝 기법입니다. 전통적인 딥러닝 모델이 수천, 수만 개의 데이터를 필요로 하는 것과 달리, One-Shot Learning은 단 하나의 .. 더보기
Clustering 기반 객체 분할 및 표현 학습 융합 개요최근 컴퓨터 비전 분야에서 clustering 기반 객체 분할과 표현 학습의 융합이 주목받고 있습니다. 이러한 접근법은 레이블 없는 데이터로부터 의미있는 객체 경계를 발견하고 동시에 강력한 시각적 표현을 학습하는 혁신적인 방법론입니다. 특히 대량의 비지도 데이터를 활용하여 객체 분할과 특징 추출을 동시에 수행할 수 있어 실용적 가치가 높습니다.Clustering 기반 객체 분할의 기본 원리전통적 접근법과의 차이점기존의 객체 분할 방법들은 주로 지도학습 방식에 의존하여 픽셀 단위의 정확한 라벨이 필요했습니다. 반면 clustering 기반 접근법은 픽셀들의 유사성을 기반으로 자동으로 그룹을 형성하여 객체 영역을 분할합니다.이 방법의 핵심은 픽셀들을 고차원 특징 공간에서 표현하고, 유사한 특성을 가진 픽.. 더보기
Contrastive Learning: SimCLR, MoCo를 활용한 이미지 표현 학습 개요Contrastive Learning은 현대 Self-Supervised Learning 분야에서 가장 효과적인 학습 방법론 중 하나로 자리잡았습니다. 레이블이 없는 이미지 데이터로부터 의미있는 표현을 학습하는 이 기법은 SimCLR과 MoCo 같은 혁신적인 모델들을 통해 지도학습에 필적하는 성능을 달성하고 있습니다.Contrastive Learning의 핵심 원리기본 학습 메커니즘Contrastive Learning의 핵심 아이디어는 매우 직관적입니다. 유사한 데이터 포인트들은 표현 공간에서 가깝게, 다른 데이터 포인트들은 멀리 배치하는 것입니다. 이를 통해 모델은 데이터의 본질적인 특성을 파악하고 의미있는 표현을 학습하게 됩니다.구체적으로, 하나의 이미지에서 서로 다른 augmentation을 적.. 더보기
Self-Supervised Learning: 비레이블 영상의 활용 기법 개요Self-Supervised Learning(SSL)은 인공지능과 컴퓨터 비전 분야에서 주목받고 있는 혁신적인 학습 방법론입니다. 레이블이 없는 대량의 데이터를 활용하여 모델이 스스로 학습할 수 있는 기법으로, 기존의 지도학습(Supervised Learning)이 가진 한계를 극복하는 새로운 패러다임을 제시합니다.Self-Supervised Learning의 핵심 개념기본 원리Self-Supervised Learning은 데이터 자체에서 감독 신호(supervision signal)를 생성하는 학습 방법입니다. 영상 데이터의 경우, 이미지의 일부를 가리고 나머지 부분으로부터 가려진 부분을 예측하거나, 이미지의 순서를 바꾸어 원래 순서를 맞추는 등의 방식으로 학습이 이루어집니다.기존 방법론과의 차이점.. 더보기
Domain Adaptation Segmentation: 도메인 간 갭 줄이기 개요컴퓨터 비전 분야에서 도메인 적응(Domain Adaptation)은 서로 다른 데이터 분포를 가진 도메인 간의 성능 격차를 줄이는 핵심 기술입니다. 특히 이미지 분할(Image Segmentation) 작업에서 도메인 적응은 모델이 학습된 환경과 실제 적용 환경 간의 차이를 극복하는 데 중요한 역할을 합니다.Domain Adaptation이란?기본 개념 정의도메인 적응은 소스 도메인(Source Domain)에서 학습된 모델을 타겟 도메인(Target Domain)에서 효과적으로 작동하도록 하는 머신러닝 기법입니다. 이는 데이터 분포의 차이로 인해 발생하는 성능 저하를 해결하기 위한 접근법으로, 실제 산업 환경에서 매우 중요한 문제입니다.도메인 갭의 원인도메인 간 갭이 발생하는 주요 원인은 다음과 .. 더보기
파이썬으로 간단한 머신러닝 모델 만들기 머신러닝 시작을 위한 첫걸음머신러닝(Machine Learning)은 데이터로부터 학습하고 예측하는 알고리즘을 개발하는 인공지능(AI)의 핵심 기술입니다. 처음 시작할 때는 복잡한 모델보다 간단한 예제부터 실습하는 것이 효과적입니다. 파이썬은 머신러닝 입문자와 전문가 모두에게 적합한 언어로, 다양한 라이브러리를 통해 손쉽게 모델을 구현할 수 있습니다. 이 글에서는 Scikit-learn을 활용해 간단한 분류 모델을 만드는 과정을 단계별로 설명합니다.파이썬과 필요한 라이브러리 설치머신러닝을 시작하기 위해서는 먼저 파이썬과 필수 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음은 기본적인 라이브러리입니다.bash복사편집pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn NumPy: 수치.. 더보기

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