개발하자 내자신을

GAN이란 간단히 설명을 하자면 학습을 통해 알게된 것을 새로운 객체를 생성하는 모델이라고 보면 됩니다. 수만개의 강아지 그림을 보고 배운후에 강아지 그림을 그려 달라고 하면 배웃 학습 내용을 토대로 그림을 그려서 내보내 주는것이지요. 간단하게 작동방식은 아래와 같습니다. GAN은 생성자와 구별자라는 두 개의 신경망으로 구성됩니다. 생성자는 주어진 데이터 분포와 유사한 새로운 데이터를 생성하는 반면, 구별자는 생성된 데이터와 실제 데이터를 구별합니다. 생성자와 구별자는 서로 경쟁하면서 점차 개선되며, 결국 생성자는 실제 데이터와 구별할 수 없는 데이터를 생성할 수 있게 됩니다. GAN은 생성적 적대적 신경망의 약자로, 2006년 Ian Goodfellow에 의해 소개된 생성 모델입니다. GAN은 생성자와..

컨볼루션신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 영상이나 음성등의 복작한 데이터를 처리하고 분류하는 머신러닝 모델중 하나이다. 다른능력보다 가장 뛰어난 것은 이미지 분류 분야에서 뛰어난 능력을 보여주고 있다. CNN은 크게 두가지로 나뉘어 볼수 있는데 첫번째는 컨볼루션 연산과 두번째는 폴링 연산이 있습니다. 두개의 가장큰 차이점은 컨볼루션은 필터링을 해서 특징을 추출하여 작게 만드는 것이고 폴링은 압축하여 특징을 추출하여 작게 만드는 것이다. 왼쪽의 녹색이 하나의 이미지라고 봤을떄 3x3짜리 필터를 한칸씩 옮기면서 마스크를 씌운후 그 값을 저장 하고 있습니다. 움직이는 노란색은 사람이 정한 사이즈에 컴퓨터가 스스로 정한 가중치를 가지게 됩니다. 예시에서는 x1로 되어 있지만..

인공지능(AI) 시대다. AI 기술 중에서도 딥러닝 기반의 ‘머신러닝’과 ‘딥러닝’이라는 단어가 많이 들린다. 머신러닝이란 기계학습 또는 기계학습 알고리즘이다. 컴퓨터 프로그램이 데이터를 분석해서 미래를 예측하도록 하는 기법이다. 인간처럼 스스로 사고하면서 판단하거나 결정한다. 예를 들어 사람 얼굴을 보고 성별을 구분한다거나, 사진 속 인물이 누구인지 알아맞히는 등 다양한 분야에 활용된다. 이 과정에서 수많은 데이터를 입력하면 패턴을 발견하게 된다. 이를 이용해 새로운 정보를 얻어낸다. 이게 바로 머신러닝이다. 최근 주목받고 있는 딥러닝은 머신러닝의 한 종류다. 기존 머신러닝과는 달리 여러 층의 구조를 가진 인공신경망을 적용했다. 그래서 심층기계학습이라 부른다. 구글 알파고나 애플 시리 같은 음성인식 서..