AllenNLP
AllenNLP는 AI2에서 개발한 강력한 오픈소스 자연어 처리(NLP) 연구용 라이브러리로, PyTorch 기반으로 구축되었습니다. 모듈형 확장 도구, 사전 학습된 모델, spaCy 및 Hugging Face와 같은 라이브러리와의 손쉬운 통합을 제공하며, 텍스트 분류, 지시 대명사 해...
3 분 읽기
NLP
Open Source
+6
Deep Learning
BERT
BERT(양방향 인코더 표현 변환기)는 Google에서 개발한 오픈 소스 기계 학습 프레임워크로, 자연어 처리를 위한 혁신적인 기술입니다. BERT의 양방향 Transformer 아키텍처가 AI 언어 이해를 혁신한 방식과 NLP, 챗봇, 자동화 및 주요 연구 발전에 어떻게 활용되는지 알...
5 분 읽기
BERT
NLP
+5
BMXNet
BMXNet은 Apache MXNet을 기반으로 한 오픈 소스 바이너리 신경망(BNN) 구현체로, 바이너리 가중치와 활성화를 통해 저전력 기기에서 효율적인 AI 배포를 가능하게 합니다....
7 분 읽기
Binary Neural Networks
MXNet
+4
Caffe
Caffe는 BVLC에서 개발한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크로, 컨볼루션 신경망(CNN) 구축에 최적화되어 속도와 모듈성에 강점을 지닙니다. 이미지 분류, 객체 탐지 등 다양한 AI 분야에서 널리 사용되며, 유연한 모델 구성, 빠른 처리 속도, 활발한 커뮤니티 지원을 제공합니다....
4 분 읽기
Caffe
Deep Learning
+4
Chainer
Chainer는 유연하고 직관적이며 고성능의 신경망 플랫폼을 제공하는 오픈 소스 딥러닝 프레임워크로, 동적 define-by-run 그래프, GPU 가속, 다양한 아키텍처 지원을 특징으로 합니다. Preferred Networks에서 개발하였으며, 주요 기술 기업들의 기여가 이루어졌습니...
3 분 읽기
Deep Learning
AI
+4
DL4J
DL4J(DeepLearning4J)는 자바 가상 머신(JVM)을 위한 오픈 소스 분산 딥러닝 라이브러리입니다. 이클립스 생태계의 일부로, 자바, 스칼라 및 기타 JVM 언어를 사용한 딥러닝 모델의 확장 가능한 개발 및 배포를 가능하게 합니다....
4 분 읽기
Deep Learning
Java
+4
Fastai란 무엇인가?
Fastai는 PyTorch 위에서 구축된 딥러닝 라이브러리로, 고수준 API, 전이 학습, 계층적 아키텍처를 제공하여 비전, 자연어 처리, 표 형식 데이터 등 다양한 분야에서 신경망 개발을 쉽게 만들어 줍니다. Jeremy Howard와 Rachel Thomas가 개발한 Fastai는...
7 분 읽기
Fastai
Deep Learning
+5
Horovod
Horovod는 다수의 GPU 또는 머신에 걸쳐 효율적으로 확장할 수 있도록 설계된 강력한 오픈소스 분산 딥러닝 학습 프레임워크입니다. TensorFlow, Keras, PyTorch, MXNet을 지원하며, 머신러닝 모델 학습의 속도와 확장성을 최적화합니다....
3 분 읽기
Distributed Training
Deep Learning
+3
MXNet
Apache MXNet는 효율적이고 유연한 딥 뉴럴 네트워크의 학습 및 배포를 위해 설계된 오픈소스 딥러닝 프레임워크입니다. 뛰어난 확장성, 하이브리드 프로그래밍 모델, 다양한 언어 지원으로 잘 알려져 있으며, MXNet은 연구자와 개발자가 첨단 AI 솔루션을 구축할 수 있도록 지원합니...
5 분 읽기
Deep Learning
AI
+4
Torch
Torch는 딥러닝 및 AI 작업에 최적화된 Lua 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리이자 과학 컴퓨팅 프레임워크입니다. 신경망 구축 도구를 제공하며, GPU 가속을 지원하고 PyTorch의 전신이었습니다....
4 분 읽기
Torch
Deep Learning
+3
강화 학습
강화 학습(RL)은 에이전트가 환경 내에서 일련의 결정을 내리도록 훈련하여, 보상이나 벌점의 형태로 피드백을 받으며 최적의 행동을 학습하는 머신러닝의 한 분야입니다. 강화 학습의 핵심 개념, 알고리즘, 응용 분야 그리고 도전 과제를 살펴보세요....
9 분 읽기
Reinforcement Learning
AI
+5
경사 하강법
경사 하강법은 머신러닝과 딥러닝에서 비용 함수 또는 손실 함수를 반복적으로 모델 파라미터를 조정하여 최소화하는 데 널리 사용되는 기본 최적화 알고리즘입니다. 신경망과 같은 모델 최적화에 매우 중요하며, 배치, 확률적, 미니배치 경사 하강법 등의 형태로 구현됩니다....
4 분 읽기
Machine Learning
Deep Learning
+3
광학 문자 인식(OCR)
광학 문자 인식(OCR)은 스캔된 문서, PDF 또는 이미지를 편집 가능하고 검색 가능한 데이터로 변환하는 혁신적인 기술입니다. OCR의 작동 원리, 종류, 응용 분야, 장점, 한계, 그리고 AI 기반 OCR 시스템의 최신 발전에 대해 알아보세요....
4 분 읽기
OCR
Document Processing
+5
뉴로모픽 컴퓨팅
뉴로모픽 컴퓨팅은 하드웨어와 소프트웨어 요소를 인간의 뇌와 신경계에서 모델링하는 최첨단 컴퓨터 공학 접근 방식입니다. 뉴로모픽 엔지니어링이라고도 하는 이 학제간 분야는 컴퓨터 과학, 생물학, 수학, 전자 공학, 물리학을 아우르며 생체 영감을 받은 컴퓨터 시스템과 하드웨어를 만듭니다....
2 분 읽기
Neuromorphic Computing
AI
+5
달-이(DALL-E)
DALL-E는 OpenAI가 개발한 텍스트-이미지 생성 AI 모델 시리즈로, 딥러닝을 활용해 텍스트 설명으로부터 디지털 이미지를 생성합니다. 역사, 예술·마케팅·교육 분야 활용, 윤리적 고려 사항 등에 대해 알아보세요....
2 분 읽기
AI
Generative AI
+4
대형 언어 모델 (LLM)
대형 언어 모델(LLM)은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간 언어를 이해하고 생성하며 조작할 수 있도록 설계된 인공지능의 한 종류입니다. LLM은 딥러닝과 트랜스포머 신경망을 활용해 텍스트 생성, 요약, 번역 등 다양한 산업 분야의 업무를 지원합니다....
6 분 읽기
AI
Large Language Model
+4
드롭아웃
드롭아웃은 AI, 특히 신경망에서 과적합을 방지하기 위해 훈련 중 무작위로 뉴런을 비활성화하여 견고한 특성 학습과 새로운 데이터에 대한 일반화 능력을 향상시키는 정규화 기법입니다....
3 분 읽기
AI
Neural Networks
+3
딥 신념망(Deep Belief Networks, DBNs)
딥 신념망(DBN)은 깊은 아키텍처와 제한 볼츠만 머신(RBM)을 활용하여 이미지 및 음성 인식과 같은 지도 및 비지도 작업 모두를 위한 계층적 데이터 표현을 학습하는 정교한 생성 모델입니다....
4 분 읽기
Deep Learning
Generative Models
+3
딥러닝
딥러닝은 인공지능(AI)에서 기계학습의 한 분야로, 인간 두뇌의 데이터 처리 및 의사결정 패턴 생성 방식을 모방합니다. 이는 인공신경망이라 불리는 뇌의 구조와 기능에서 영감을 받았습니다. 딥러닝 알고리즘은 복잡한 데이터 관계를 분석하고 해석하여 음성 인식, 이미지 분류, 복잡한 문제 해...
2 분 읽기
Deep Learning
AI
+5
배치 정규화
배치 정규화는 딥러닝에서 내부 공변량 변화 문제를 해결하고, 활성화값을 안정화하며, 더 빠르고 안정적인 학습을 가능하게 하여 신경망의 학습 과정을 크게 향상시키는 혁신적인 기법입니다....
3 분 읽기
AI
Deep Learning
+3
생성형 AI (Gen AI)
생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악, 코드, 비디오 등 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 알고리즘의 한 범주를 말합니다. 전통적인 AI와 달리, 생성형 AI는 학습한 데이터를 바탕으로 창의적이고 자동화된 다양한 산업 분야에서 원본 결과물을 만들어냅니다....
2 분 읽기
AI
Generative AI
+3
생성형 사전 학습 변환기(GPT)
생성형 사전 학습 변환기(GPT)는 딥러닝 기술을 활용하여 인간의 글쓰기를 매우 흉내내는 텍스트를 생성하는 AI 모델입니다. 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며, GPT는 효율적인 텍스트 처리와 생성을 위해 자기 주의 메커니즘을 사용하여 콘텐츠 생성 및 챗봇과 같은 NLP 애플리케이션에...
2 분 읽기
GPT
AI
+5
수렴(Convergence)
AI에서의 수렴은 기계 학습 및 딥러닝 모델이 반복 학습을 통해 안정된 상태에 도달하여 예측값과 실제 결과 사이의 차이(손실 함수)를 최소화함으로써 정확한 예측을 보장하는 과정을 의미합니다. 이는 자율주행차부터 스마트시티에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 AI의 효과성과 신뢰성을 뒷받침...
5 분 읽기
AI
Convergence
+4
순환 신경망 (RNN)
순환 신경망(RNN)은 이전 입력값을 기억하는 메모리 기능을 활용하여 순차 데이터를 처리하도록 설계된 정교한 인공 신경망의 한 종류입니다. RNN은 데이터의 순서가 중요한 작업, 예를 들어 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 시계열 예측 등에서 뛰어난 성능을 보입니다....
2 분 읽기
RNN
Neural Networks
+5
스테이블 디퓨전
스테이블 디퓨전은 심층 학습을 활용하여 텍스트 설명만으로 고품질의 사실적인 이미지를 생성하는 첨단 텍스트-이미지 생성 모델입니다. 잠복 디퓨전 모델로서, 디퓨전 모델과 머신러닝을 효율적으로 결합하여 주어진 프롬프트에 매우 근접한 이미지를 만들어내는 생성형 AI 분야의 중요한 혁신입니다....
9 분 읽기
Stable Diffusion
AI
+5
시맨틱 세그멘테이션
시맨틱 세그멘테이션은 이미지를 여러 영역으로 분할하여 각 픽셀에 객체 또는 영역을 나타내는 클래스 레이블을 할당하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 이 기술은 자율주행, 의료 영상, 로보틱스 등에서 CNN, FCN, U-Net, DeepLab과 같은 딥러닝 모델을 통해 정밀한 이해를 가능하게 ...
5 분 읽기
Semantic Segmentation
Computer Vision
+3
시퀀스 모델링
AI와 머신러닝에서 시퀀스 모델링을 알아보세요—RNN, LSTM, GRU, 트랜스포머를 이용해 텍스트, 오디오, DNA와 같은 데이터 시퀀스를 예측하고 생성합니다. 핵심 개념, 응용 분야, 과제, 최신 연구 동향을 살펴봅니다....
5 분 읽기
Sequence Modeling
RNN
+7
신경망
신경망(Neural Network) 또는 인공 신경망(ANN)은 인간 두뇌에서 영감을 받은 계산 모델로, 패턴 인식, 의사 결정, 딥러닝 애플리케이션과 같은 작업에서 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)에 필수적입니다....
4 분 읽기
Neural Networks
AI
+6
양방향 LSTM
양방향 장기 단기 메모리(BiLSTM)는 순차 데이터를 전방향과 역방향 모두에서 처리하여, NLP, 음성 인식, 생물정보학 등에서 맥락적 이해를 향상시키는 고급 순환 신경망(RNN) 아키텍처입니다....
2 분 읽기
Bidirectional LSTM
BiLSTM
+4
역전파(Backpropagation)
역전파는 인공 신경망의 예측 오류를 최소화하기 위해 가중치를 조정하여 학습시키는 알고리즘입니다. 작동 원리, 단계, 신경망 학습에서의 원칙을 알아보세요....
2 분 읽기
AI
Machine Learning
+3
의료 분야의 인공지능(AI)
의료 분야의 인공지능(AI)은 머신러닝, 자연어 처리(NLP), 딥러닝과 같은 첨단 알고리즘 및 기술을 활용하여 복잡한 의료 데이터를 분석하고, 진단을 향상시키며, 맞춤형 치료를 제공하고, 운영 효율성을 개선하여 환자 케어를 혁신하고 신약 개발을 가속화합니다....
4 분 읽기
AI
Healthcare
+8
이데오그램 AI
이데오그램 AI는 인공지능을 활용해 텍스트 프롬프트를 고품질 이미지로 변환하는 혁신적인 이미지 생성 플랫폼입니다. 딥러닝 신경망을 활용하여 이데오그램은 텍스트와 시각적 요소 간의 연결을 이해함으로써, 사용자가 설명한 내용과 밀접하게 일치하는 이미지를 생성할 수 있도록 합니다....
7 분 읽기
AI
Image Generation
+3
이미지 인식
AI에서 이미지 인식이 무엇인지 알아보세요. 어떤 용도로 사용되는지, 최신 트렌드는 무엇인지, 유사 기술과 어떻게 다른지 설명합니다....
3 분 읽기
AI
Image Recognition
+6
이미지에서의 이상 탐지
이미지에서의 이상 탐지는 정상에서 벗어난 패턴을 식별하여 산업 검사나 의료 영상과 같은 분야에서 중요하게 사용됩니다. 비지도 및 약지도 방법, AI 통합, 실제 활용 사례에 대해 알아보세요....
3 분 읽기
Anomaly Detection
Image Analysis
+4
인공 신경망 (ANNs)
인공 신경망(ANNs)은 인간 두뇌를 본떠 만든 기계 학습 알고리즘의 한 종류입니다. 이 계산 모델은 서로 연결된 노드 또는 '뉴런'들로 구성되어 복잡한 문제를 함께 해결합니다. ANNs는 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 예측 분석 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다....
2 분 읽기
Artificial Neural Networks
Machine Learning
+3
인스턴스 분할
인스턴스 분할은 이미지 내의 각 개별 객체를 픽셀 단위로 감지하고 윤곽을 그리는 컴퓨터 비전 작업입니다. 이는 객체 감지나 의미론적 분할보다 더 상세한 이해를 제공하여 의료 영상, 자율주행, 로보틱스와 같은 분야에서 매우 중요합니다....
7 분 읽기
Instance Segmentation
Computer Vision
+5
임베딩 벡터
임베딩 벡터는 데이터의 의미적 및 맥락적 관계를 포착하는 다차원 공간에서의 밀집 수치 표현입니다. 임베딩 벡터가 자연어 처리, 이미지 처리, 추천 등 다양한 AI 작업을 어떻게 지원하는지 알아보세요....
4 분 읽기
AI
Embeddings
+4
자연어 처리(NLP)
자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 계산 언어학, 기계 학습, 딥러닝을 활용해 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 합니다. NLP는 번역, 챗봇, 감정 분석 등 다양한 애플리케이션의 기반이 되어 산업을 혁신하고 인간-컴퓨터 상호작용을 향상시킵니다....
2 분 읽기
NLP
AI
+5
장기 단기 메모리(LSTM)
장기 단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM)는 순차 데이터의 장기 의존성을 학습하도록 설계된 특수한 종류의 순환 신경망(RNN) 아키텍처입니다. LSTM 네트워크는 메모리 셀과 게이팅 메커니즘을 활용하여 기울기 소실 문제를 해결하므로, 언어 모델링, 음성 인식...
5 분 읽기
Deep Learning
LSTM
+5
장면 텍스트 인식 (STR)
장면 텍스트 인식(STR)은 광학 문자 인식(OCR)의 한 분야로, AI와 딥러닝 모델을 활용하여 자연 장면에서 촬영된 이미지 속 텍스트를 식별하고 해석하는 데 중점을 둡니다. STR은 복잡한 현실 세계의 텍스트를 기계가 읽을 수 있는 형식으로 변환하여 자율주행차, 증강현실, 스마트 시...
5 분 읽기
AI
Computer Vision
+3
전이 학습
전이 학습은 한 작업에 대해 학습된 모델을 관련된 다른 작업에 재사용할 수 있게 하는 고급 머신러닝 기법으로, 특히 데이터가 부족할 때 효율성과 성능을 향상시킵니다....
2 분 읽기
AI
Machine Learning
+3
전이 학습
전이 학습은 사전 학습된 모델을 새로운 작업에 적용하여, 적은 데이터로도 성능을 향상시키고 이미지 인식, 자연어 처리(NLP) 등 다양한 분야에서 효율성을 높이는 강력한 AI/ML 기법입니다....
3 분 읽기
AI
Machine Learning
+4
컴퓨터 비전
컴퓨터 비전은 인공지능(AI) 분야 중 하나로, 컴퓨터가 시각적 세계를 해석하고 이해하도록 하는 데 중점을 둔 학문입니다. 카메라, 비디오, 그리고 딥러닝 모델에서 얻은 디지털 이미지를 활용해 기계는 물체를 정확하게 식별 및 분류하고, 보고 있는 것에 반응할 수 있습니다....
4 분 읽기
AI
Computer Vision
+4
케라스
케라스는 강력하고 사용하기 쉬운 오픈소스 고수준 신경망 API로, 파이썬으로 작성되었으며 TensorFlow, CNTK 또는 Theano 위에서 실행할 수 있습니다. 빠른 실험을 가능하게 하며, 모듈성과 단순성으로 프로덕션과 연구 모두에서 사용할 수 있습니다....
4 분 읽기
Keras
Deep Learning
+3
텐서플로우
TensorFlow는 Google Brain 팀이 개발한 오픈소스 라이브러리로, 수치 연산과 대규모 머신러닝을 위해 설계되었습니다. 딥러닝, 신경망을 지원하며 CPU, GPU, TPU에서 구동되어 데이터 수집, 모델 학습, 배포를 간소화합니다....
2 분 읽기
TensorFlow
Machine Learning
+3
트랜스포머
트랜스포머는 인공지능, 특히 자연어 처리 분야를 혁신적으로 변화시킨 신경망 아키텍처입니다. 2017년 'Attention is All You Need'에서 도입되어 효율적인 병렬 처리를 가능하게 했으며, BERT와 GPT와 같은 모델들의 기반이 되어 NLP, 비전 등 다양한 분야에 큰 ...
5 분 읽기
AI
Transformers
+4
파이토치
파이토치는 Meta AI에서 개발한 오픈 소스 머신러닝 프레임워크로, 유연성, 동적 계산 그래프, GPU 가속, 그리고 파이썬과의 매끄러운 통합으로 유명합니다. 딥러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 연구 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다....
7 분 읽기
PyTorch
Deep Learning
+4
파인튜닝(Fine-Tuning)
모델 파인튜닝은 사전 학습된 모델을 새로운 작업에 맞게 소폭 조정하여 데이터와 리소스 요구를 줄입니다. 파인튜닝이 전이 학습을 어떻게 활용하는지, 다양한 기법, 모범 사례, 평가 지표를 통해 NLP, 컴퓨터 비전 등에서 모델 성능을 효율적으로 향상하는 방법을 알아보세요....
6 분 읽기
Fine-Tuning
Transfer Learning
+6
포즈 추정
포즈 추정은 이미지나 비디오에서 사람이나 객체의 위치와 방향을 주요 지점을 식별하고 추적하여 예측하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 이는 스포츠 분석, 로보틱스, 게임, 자율주행 등 다양한 응용 분야에서 필수적입니다....
5 분 읽기
Computer Vision
Deep Learning
+3
프레셰 인셉션 거리(FID)
프레셰 인셉션 거리(FID)는 생성 모델, 특히 GAN이 생성한 이미지의 품질을 평가하는 데 사용되는 지표입니다. FID는 생성된 이미지와 실제 이미지의 분포를 비교하여 이미지의 품질과 다양성을 보다 총체적으로 측정합니다....
2 분 읽기
GANs
Image Quality
+3
합성곱 신경망(CNN)
합성곱 신경망(CNN)은 이미지와 같은 구조화된 그리드 데이터를 처리하도록 설계된 인공 신경망의 한 유형입니다. CNN은 이미지 분류, 객체 탐지, 이미지 분할 등 시각 데이터와 관련된 작업에서 특히 효과적입니다. 인간 두뇌의 시각 처리 메커니즘을 모방하여 컴퓨터 비전 분야의 핵심 기술...
4 분 읽기
Convolutional Neural Network
CNN
+3
활성화 함수
활성화 함수는 인공 신경망에서 필수적인 요소로, 비선형성을 도입하여 복잡한 패턴 학습을 가능하게 합니다. 이 글에서는 활성화 함수의 목적, 유형, 도전 과제, 그리고 AI, 딥러닝, 신경망에서의 핵심 응용 분야를 살펴봅니다....
3 분 읽기
Activation Functions
Neural Networks
+3