자율주행 ai 썸네일형 리스트형 Open‑Set Segmentation: ‘미지’ 객체 처리법 Open‑Set Segmentation이란 무엇인가?컴퓨터 비전 분야에서 **Segmentation(분할)**은 이미지나 비디오의 각 픽셀을 특정 클래스에 할당하는 과정을 의미합니다. 전통적인 세분화 기법은 사전에 정의된 클래스 집합(closed-set) 내에서만 동작하며, 데이터셋에 포함되지 않은 객체나 환경을 만나면 오류를 일으킵니다. 그러나 실제 환경에서는 미지의 객체(unknown objects)가 빈번하게 등장합니다. 이를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 Open‑Set Segmentation입니다.Open‑Set Segmentation은 모델이 훈련 데이터셋에 없는 새로운 클래스나 객체를 식별하고, 이를 **“알 수 없음(unknown)”**으로 처리하는 기술입니다. 이는 자율주행, 의료 영.. 더보기 강화학습의 원리와 실제 적용 예시 ✅ 강화학습이란 무엇인가?강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning) 분야에서 스스로 학습하고, 시행착오를 통해 최적의 행동을 선택하는 알고리즘입니다. 이 방식은 인간의 학습 과정과 유사하게 ‘보상(Reward)’과 ‘벌(Penalty)’을 통해 행동의 결과를 평가하며, 다음 행동 전략을 개선하는 방식으로 작동합니다.강화학습은 지도학습처럼 정답(Label)을 필요로 하지 않으며, 비지도학습과도 다르게 목표 지향적인 행동을 수행합니다. 특히 게임 AI, 로봇 제어, 자율주행, 금융 트레이딩 등 실시간으로 의사결정을 해야 하는 다양한 산업 분야에서 매우 중요한 역할을 하고 있습니다.✅ 강화학습의 기본 구성 요소강화학습은 크게 다음의 .. 더보기 이전 1 다음
