AI 2

6 . 생성모델(Generative Model ) 중 GAN (Generative Adversarial Networks ) 이란 무엇인가?

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..

2. 인공 신경망 학습 방법: 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등

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..