핵심이 보이는 신호 및 시스템 기업 협업 프로젝트로 레이다 센서 관측값을 분석하게 되었습니다. 이와 관련하여 푸리에 변환 및 푸리에 급수에 대한 이론이 필요하여 읽게 된 책입니다. 알고보니 CS 전공자들은 대부분 학부 과정에서 필수적으로 듣는 과목이었습니다. 실제로 CNN의 합성곱 연산만 보아도 푸리에 변환, 라플라스 변환과 밀접한 관계가 있습니다. 쉽지 않은 내용이지만, 앞으로도 옆에 두고 자주 봐야 할 책인 것 같습니다.

컴퓨터비전(CV) 용어 정리 인공지능 각 분야별 자주 쓰이는 용어를 정리해보려고 합니다. 조금씩 완성해나가는 글인만큼, 미완성에 대한 양해를 부탁드립니다. 😉 Q. 컴퓨터 비전(Computer Vision)이란? A. 컴퓨터가 어떻게 시각 세계를 해석하고 이해하도록 만들 수 있는지에 초점을 맞춘 연구 분야입니다. 현재 인공지능의 주요 분야로 자리잡았습니다. 컴퓨터가 픽셀을 보고, 관찰하고, 이해하는 방법을 가르쳐 이미지에서 의미있는 정보를 추출하는 것을 목표로 합니다. 영상 분석, 객체 인식, 얼굴 검출 등이 포함되며 2022년 기준 시장 규모는 468억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. Q. 이미지 인식(Image Recognition) 기술이란? A. 이미지 인식은 이미지나 비디오에서 물체, 사람, 장소, 행동을 식별하기 위해 컴..

자연어처리(NLP) 용어 정리 인공지능 각 분야별 관련 용어를 정리해 보고자 합니다. 조금씩 작성되는 글인만큼, 미완성된 글에 대한 양해를 부탁드립니다. Q. 자연어처리(Natural Language Processing) 모델이란 무엇인가요? A. 자연어처리 모델은 자연어를 입력받아 해당 입력이 특정 범주일 확률을 구하고, 이 확률값을 이용해 자연어 형태로 가공해 반환하는 모델입니다. Q. 트랜스퍼 러닝(Transfer Learning, 전이학습)이란 무엇인가요? A. 특정 태스크를 학습한 모델을 다른 태스크를 수행하기 위해 재사용하는 기법입니다. 기존 모델에서의 파라미터를 활용하여 새로운 모델을 만드는데 활용할 수 있습니다. 트랜스퍼 러닝을 적용하면 기존 모델보다 더 빠르고 태스크를 잘 수행하는 경향이 있습니다. Q. 업스트림 태스..

트랜스포머 살펴보기 트랜스포머는 2017년 구글이 제안한 시퀀스 to 시퀀스 모델입니다. 최근 자연어처리에서 각광받는 BERT나 GPT 등이 트랜스포머 기반 언어 모델입니다. 그럼 어떻게 성능이 좋고 각광받게 되었는지 알아보겠습니다. Attention Is All You Need The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks in an encoder-decoder configuration. The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism. We propose a ..