|
|
Keras
|
| 케라스는 빠른 딥러닝 실험을 목적으로 설계되었으며, ‘아이디어를 결과물로 최대한 빠르게 구현하는 것’(Being able to go from idea to result as fast as possible is key to doing good research)을 핵심으로... |
|
|
|
|
빅데이터·AI로 태풍 예측
|
| 강력한 바람과 폭우로 매년 막대한 피해를 입히는 열대성 저기압(태풍). 기후데이터와 인공지능(AI)를 통해 태풍의 발생여부를 정밀하게 알아내는 새로운 방법이 개발됐다(2018.12). 열대성 저기압 구름 사진... |
|
|
|
|
AlexNet
|
| <그림 1> Alex Krizhevsky et al (2012: 5) AlexNet에서는 과적합을 막기 위해 dropout을 적용했는데, 이것은 이후의 다양한 딥러닝 모델에 보편적으로 사용된 바 있다. 또한 GPU 연산을... |
|
|
|
|
객체 탐지
|
| <그림 1> Li Liu et al (2020: 4) 객체 탐지 분야는 딥러닝의 발달 이전에도 다양한 연구가 진행된 바 있다. 대표적으로 1999년 개발된 SIFT, 2005년에 개발된 HOG나, 2008년 개발된 DPM 등을 들 수 있다.... |
|
|
|
|
Matplotlib
|
| Matplotlib은 데이터의 시각화(visualization)에 주로 활용되는 오픈 소스 라이브러리이다. Matplotlib은 미국의 신경생리학자로 뇌전증 환자의 피질뇌파검사(electrocorticography) 시각화를 연구하던... |
|
|
![]()
|
|
Fine-tuning
|
| 나아가 양질의 결과를 얻을 수 있어 딥러닝에서 효과적으로 활용된다. 미세 조정의 장점은 구체적이고 전문적인 데이터에는 익숙하지 않은 딥러닝 기반의 사전 훈련 모델을 효과적으로 사용할 수... |
|
|
|
|
AI 겨울
|
| AI 겨울(winter)은 AI 발전의 역사 속에서 AI 연구가 사람들의 관심에서 멀어지고 재정적인 지원도 받기 어려웠던 시절을 의미한다. <출처: Schuchmann, Sebastian. 2019. Analyzing the... |
|
|
|
|
Transfer Learning
|
| 컴퓨터 비전 분야에서는 매번 딥러닝으로 대규모의 이미지 데이터를 훈련하려면 비싼 비용이 들고, 특정한 이미지 데이터를 사용하여 새로운 과제를 해결하기는 어렵다는 문제가 있었다. 이를 효율적으로... |
|
|
|
|
AI로 기능성 유기 분자 설계
|
| 분자구조 자료사진=위키피디아 이화학연구소 스미타 마사토 박사를 주축으로 한 공동연구팀이 AI의 딥러닝(심화학습) 기술과 양자역학에 근거한 분자 시뮬레이션 기술 등을 적용, 구조가 안정적이면서... |
|
|
![]()
|
|
보호 속성
|
| | 외국어 표기 | protected attributes(영어) | 공정성은 딥러닝 모델의 학습 과정에서 나타나는 편향의 문제를 폭넓게 다루는 개념이지만 최근에 사회적으로 차별과 관련한 다양한 논쟁이 오가면서 통계적... |
|
|
|
즐겨찾기 추가
