자기지도학습 썸네일형 리스트형 Representation Learning: 시각 특징 공간 학습 응용 - 데이터의 본질을 포착하는 지능형 특징 추출 서론: 원시 데이터에서 의미 있는 특징으로현대 컴퓨터 비전의 가장 근본적인 도전은 고차원 픽셀 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 것입니다. 전통적으로는 SIFT, HOG와 같은 수작업 특징 추출기에 의존했지만, 이러한 방법들은 복잡한 시각적 패턴을 표현하는 데 한계가 있었습니다.Representation Learning은 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 패러다임으로, 데이터로부터 자동으로 유용한 특징 표현을 학습하는 기술입니다. 특히 시각 데이터 분야에서 이 기술은 객체 인식, 이미지 검색, 생성 모델 등 다양한 응용 분야에서 혁신적인 성과를 거두고 있습니다.이 접근법의 핵심은 원시 픽셀 값을 의미론적으로 풍부한 고수준 표현으로 변환하여, 인간이 직관적으로 이해할 수 있는 시각적 개념들을 기계가 .. 더보기 Test-time Adaptation: 추론 시 도메인 적응 시스템 - 실시간 환경 변화에 대응하는 지능형 AI 서론: 배포 후 발생하는 도메인 시프트 문제머신러닝 모델이 실제 환경에 배포된 후 가장 흔히 마주치는 문제는 예상치 못한 도메인 변화입니다. 훈련 시점과 추론 시점 사이의 환경 차이로 인해 모델 성능이 급격히 저하되는 현상이 빈번하게 발생합니다.전통적인 접근법에서는 새로운 데이터로 모델을 재훈련하거나 별도의 적응 과정을 거쳐야 했습니다. 하지만 **Test-time Adaptation(TTA)**은 추론 과정에서 실시간으로 모델을 환경에 맞게 조정하는 혁신적인 패러다임을 제시합니다.이 기술은 특히 의료 진단, 자율주행, 로봇 공학 등 환경 변화가 빈번하면서도 즉각적인 대응이 필요한 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다.Test-time Adaptation의 핵심 원리추론 중 실시간 학습TTA의 가장 중.. 더보기 이전 1 다음
