반응형 분류 전체보기260 이미지 생성 AI란? 이미지 생성 AI란? 생성하려는 이미지의 이미지를 프롬프트(텍스트 지시문)로 전달하는 것만으로 AI가 자동으로 이미지를 생성하는 도구를 말합니다. AI가 생성하는 화상은 수채화나 유화, 애니메이션화 등 다방면에 걸쳐, 화풍이나 색미등도 지정하는 것이 가능합니다. 예를 들어, 텍스트로 "고양이나", "숲" 등을 입력하면 수초~십 수 초 정도로 AI가 화상을 생성해 표시합니다. 더욱 세세하게 조건을 지정할 수도 있고, 유저가 상상한 것이 그대로 화면에 비추어진 것 같은 감각을 얻을 수 있을 것입니다. 이미지 생성 AI는 방대한 이미지 소재와 설명문, 키워드 등을 바탕으로 AI가 최적의 이미지를 출력하는 혁신적인 도구라고 할 수 있습니다. 이미지 생성 AI의 눈부신 진화 이미지 생성 AI는 최근 현저하게 진화.. 2023. 5. 26. 알기 쉬운 딥러닝과 머신러닝의 차이 딥 러닝과 기계 학습의 차이 딥 러닝은 기계 학습의 일종의 불과합니다. 보다 엄밀히 말하면 딥 러닝은 기계 학습 그 자체이며 일도 매우 비슷합니다. (그래서 이 두 구별이 정확하지 않을 수 있습니다). 그러나 그 성능에는 명확한 차이가 있습니다. 기본적인 기계 학습 모델의 경우 주어진 기능이 무엇인지와 관계없이 정밀도는 점차 향상되어 가지만 인간에 의한 일정한 지시가 필요한 것은 변하지 않습니다. AI 알고리즘이 부정확한 예측을 반환하면 엔지니어가 개입하여 조정해야 합니다. 반면에 딥 러닝 모델의 경우 알고리즘은 자신의 신경망을 사용하여 예측이 정확한지 여부를 스스로 결정합니다. 조금 전의 손전등의 예로 다시 생각해 봅시다. 이 손전등은 누군가가 "어두운"이라는 말을 소리 내면 그에 반응하여 점등하도록 .. 2023. 5. 26. 머신러닝이란 무엇인가? 머신러닝(Machine learning 기계 학습)이란? 컴퓨터 프로그램에 있는 분야의 데이터를 반복해 주는 것으로 내재하는 규칙성 등을 학습시켜 미지의 데이터가 주어졌을 때에 학습 결과에 맞추어 예측이나 판단, 분류 등을 실시할 수 있도록 하는 메커니즘입니다. 현대 인공 지능 (AI) 연구에서 가장 유력한 기술 중 하나입니다. 예를 들어, 숫자를 필기한 화상과 거기에 찍혀 있는 숫자를 쌍으로 한 학습 데이터를 많이 준비하고, 일정한 알고리즘(계산 순서)에 따라 차례로 이것을 처리해 나가면, 화상의 패턴으로부터 찍혀 있는 숫자를 예측하는 학습 모델을 만들 수 있습니다. 학습이 끝난 시스템에 미지의 수기 숫자의 화상을 주면, 거기에 찍혀 있는 숫자를 추론해 회답할 수 있게 됩니다. 종래 이러한 구조를 만들.. 2023. 5. 26. 파이썬 딥러닝으로 할 수 있는 일은? 자율주행 등 로봇을 이용한 이변 탐지 자율주행 등 로봇을 이용한 이변 탐지 파이썬을 사용한 딥 러닝은 로봇을 이용한 이변 탐지를 가능하게 했습니다. 구체적으로는 자동차 등의 자동 운전 등을 예로 들 수 있습니다. 도로에 숨어 있는 리스크(이변)를 탐지하고, 사람의 의사나 위기 확인·관리가 없어도 기계만으로 교차점의 일시 정지나 우회전 좌회전을 원활하게 실시할 수 있게 되고 있습니다. 또한 공장 등의 제조 현장에서는 딥러닝에 의한 이상 검출을 현장에 도입함으로써 생산성 향상이나 속인성 방지 등에 기여하고 있습니다. 시스템 최적화 또한 시스템 최적화도 파이썬을 이용한 딥러닝의 강점입니다. 이벤트에 맞추어 대규모의 데이터와 뉴트럴 네트워크의 구조를 활용하여 가장 적절한 수치에 최적화하는 기술을 말합니다. 지금.. 2023. 5. 26. 이전 1 ··· 60 61 62 63 64 65 다음 반응형
