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프로그램 개발해서 돈벌기/AI34

시맨틱 세그먼테이션(Semantic Segmentation) 시맨틱 세그먼테이션(Semantic Segmentation)은 인공지능이 이미지에 있는 객체를 픽셀 단위로 분류하는 것 이미지 분할이란 이미지 분할(Image segmentation)은 디지털 이미지에서 픽셀 단위로 물체 또는 배경을 분리하여 구분하는 과정입니다. 이미지 분할은 컴퓨터 비전, 영상처리, 컴퓨터 그래픽스, 로봇학 등 다양한 분야에서 중요한 기술로 사용됩니다. 이미지 분할 기술은 이미지 내의 물체를 인식하고 추출하거나, 배경과 물체를 분리하여 배경을 제거하거나, 물체를 추적하는 등의 다양한 응용이 가능합니다. 이미지 분할 방법에는 영역 기반 분할, 윤곽선 기반 분할, 그래프 기반 분할, 인공 신경망 기반 분할 등이 있습니다. 이러한 방법들은 각각의 특징과 장단점을 가지고 있으며, 어떤 방법을.. 2023. 2. 24.
[ML 왕초보 개념] 머신러닝 정의와 학습 종류 머신러닝(machine learning)은 컴퓨터 프로그램이 데이터를 분석하고 학습하여 스스로 패턴을 발견하고 결론을 도출하는 인공지능 분야의 한 분야입니다. 머신러닝은 전통적인 프로그래밍과는 달리, 입력 데이터와 출력 데이터를 제공하고, 그 사이의 패턴을 찾는 방식으로 작동합니다. 즉, 프로그램이 스스로 데이터로부터 학습하고 결과를 예측하거나 판단하는 능력을 갖추게 됩니다. 머신러닝의 주요 알고리즘에는 회귀(regression), 분류(classification), 군집화(clustering), 차원 축소(dimensionality reduction), 강화학습(reinforcement learning) 등이 있습니다. 이러한 알고리즘은 데이터 분석, 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 예측 분석 등.. 2023. 2. 23.
GAN 구조 개요 GAN(Generative Adversarial Network)은 생성 모델의 한 종류로, Generator(생성기)와 Discriminator(판별기) 두 개의 모델이 경쟁하면서 학습하는 구조를 가지고 있습니다. GAN은 일반적으로 다음과 같은 구조로 이루어져 있습니다: 1. Generator(생성기) 랜덤 벡터(노이즈)를 입력으로 받아 가짜 데이터를 생성하는 모델입니다. 일반적으로 딥러닝 모델(Convolutional Neural Network)을 사용합니다. 생성된 데이터는 Discriminator를 속이기 위해 실제 데이터와 유사한 분포를 갖도록 학습됩니다. 2. Discriminator(판별기) 실제 데이터와 생성된 데이터를 입력으로 받아 이를 구분하는 이진 분류기입니다. 일반적으로 딥러닝 모델.. 2023. 2. 23.
자연어로 그림을 그리는 AI (Generative Model) 자연어로 그림을 그리는 AI는 인공지능의 한 종류로, 사용자가 자연어(일상적인 언어)로 그림을 설명하면, 이를 기반으로 AI가 자동으로 해당 그림을 그리는 기술입니다. 이 기술은 딥 러닝과 자연어 처리 기술을 결합하여 구현됩니다. 딥 러닝 알고리즘은 이전에 수백만 개의 그림을 분석하여 특정 키워드와 관련된 특징과 패턴을 학습하고, 자연어 처리 기술은 사용자의 언어 입력을 분석하여 해당 키워드와 관련된 그림을 생성합니다. 사용자는 자연어로 그림에 대한 요구사항을 설명하면, AI는 이를 분석하여 적절한 색상, 모양, 레이아웃 등을 결정하고, 최종 그림을 생성합니다. 이 기술은 일반 사용자가 간단한 그림을 그리는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 디자인 작업을 보조하거나 교육 분야에서 학생들에게 시각적인 개념을 설.. 2023. 2. 23.
인공 신경망과 stable diffusion 차이점 인공 신경망(artificial neural networks, ANN)은 인간의 뇌의 동작 원리에서 영감을 받아 만들어진 기계학습 알고리즘 중 하나로, 입력 데이터를 처리하고 분류, 예측, 회귀 등 다양한 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 인공 신경망은 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer), 출력층(output layer) 등으로 구성되며, 각 층의 뉴런(neuron)은 입력 데이터에 대한 가중치(weight)와 편향(bias)을 가지고 활성화 함수(activation function)를 통해 출력값을 계산합니다. 학습 과정에서는 입력 데이터와 그에 상응하는 정답(label)을 이용하여 가중치와 편향을 조정하며 모델을 최적화합니다. Stable diffusion은 이미지 분석 등.. 2023. 2. 23.
거대 AI 기업 제품 출시 타임 라인 (2023년 2월 기준) ▷ 2020.06 : GPT-3 (제작사 Open AI) - 자연어 생성 모델 ▷ 2021.01 : DALL E (제작사 Open AI) - 이미지 셩성 (text-to-image) ▷ 2022.04 : DALL E 2 (제작사 Open AI) - 이미지 셩성 (image-to-image) ▷ 2022.05 : Imagen (제작사 구글) - 이미지 생성 ▷ 2022.07 : Midjourney (제작사 구글) - 이미지 생성 ▷ 2022.07 : Make-A-Scene (제작사 메타) - 이미지 생성 ▷ 2022.08 : Stable Diffusion (제작사 CompVis group LMU Munich) - 오픈 소스 이미지 생성 https://github.com/Stabil.. 2023. 2. 14.
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