딥러닝(Deep Learning)은 현대 인공지능(AI)의 핵심 기술 중 하나로, 복잡한 데이터를 분석하고 처리하는 능력으로 주목받고 있습니다. 이 기술의 중심에는 **신경망(Neural Network)**이 있으며, 신경망의 구조와 작동 방식이 딥러닝의 성능을 좌우합니다. 이번 블로그 글에서는 딥러닝의 기본 개념과 신경망의 구조 및 작동 방식을 살펴보고, 몇 가지 예시를 통해 이해를 돕고자 합니다. 딥러닝이란? 딥러닝은 인공 신경망을 기반으로 한 머신 러닝의 한 종류입니다. 이름에서 알 수 있듯이, ‘깊다(deep)‘는 의미는 신경망의 층(layer)이 여러 겹으로 구성되어 있음을 나타냅니다. 이 다층 신경망(Deep Neural Network)은 단순한 데이터를 입력받아 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 가집니다....
인공지능(AI) 분야는 지난 몇 년 동안 급격한 발전을 이루었고, 그 중심에는 머신 러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)이 있습니다. 이 두 용어는 종종 혼용되지만, 실제로는 중요한 차이점이 있습니다. 이번 블로그 글에서는 머신 러닝과 딥러닝의 개념, 차이점, 그리고 몇 가지 예시를 통해서 가장 기본적이고 기초적인 부분을 쉽게 설명해보도록 하겠습니다. 머신 러닝이란? 머신 러닝은 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하도록 하는 기술입니다. 즉, 명시적으로 프로그래밍하지 않아도 주어진 데이터를 분석하고, 패턴을 찾아내어 예측하거나 결정을 내리는 모델을 만드는 과정을 의미합니다....
이번 글에서는 딥러닝을 사용하여 손글씨 인식 프로그램을 만드는 방법을 소개하도록 하겠습니다. 손글씨 인식은 텍스트를 이미지로부터 인식하여 디지털 텍스트로 변환하는 기술이며 OCR 등으로도 불립니다. 쉽게 따라할 수 있도록 구성하였으니 천천히 같이 구현해 보시면서 공부해 보시기 바랍니다. 준비 작업 Python과 필요한 라이브러리 설치하기 손글씨 인식을 구현하기 위해선 우선 Python과 몇 가지 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 필요한 패키지를 설치할 수 있습니다: pip install numpy tensorflow matplotlib **NumPy: 과학 계산을 위한 라이브러리 **TensorFlow: 딥러닝 모델을 위한 라이브러리 **Matplotlib: 데이터 시각화를 위한 라이브러리...
이번 글에서는 딥러닝을 사용하여 간단한 감정 분석 프로그램을 만드는 방법을 소개하게 하도록 하겠습니다. 감정 분석(Sentiment Analysis)은 텍스트 데이터에서 긍정, 부정, 중립과 같은 감정을 분석하는 기술이며 앞으로 다가올 휴머노이드 시대에 꼭 필요한 기반 기술입니다. 이 가이드는 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 구성되어 있으니 천천히 따라해 보시면서 익히시길 바랍니다. 준비 작업 Python과 필요한 라이브러리 설치하기 감정 분석을 구현하기 위해서는 Python과 몇 가지 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 필요한 패키지를 설치하세요 :...
강화학습(Reinforcement Learning)은 게임 개발에서 캐릭터의 행동 패턴을 학습시키는 데 매우 유용한 방법입니다. 이번 글에서는 간단한 예제를 통해서 강화학습을 사용하여 게임 캐릭터의 행동 패턴을 어떻게 만드는지 그 방법을 알아보도록 하겠습니다. 준비 작업 Python과 필요한 라이브러리 설치하기 강화학습을 구현하기 위해 Python과 몇 가지 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 필요한 패키지를 설치할 수 있습니다: pip install numpy gym stable-baselines3 강화학습 환경 설정 먼저 강화학습을 위한 환경을 설정합니다. 여기서는 OpenAI의 Gym 라이브러리를 사용하여 간단한 게임 환경을 설정하겠습니다:...
객체 추적은 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 기술 중 하나입니다. 이번 글에서는 Python과 OpenCV를 사용하여 실시간 객체 추적을 구현하는 방법을 소개하겠습니다. 이번 포스트는 초보자분들도 쉽게 따라하실 수 있도록 구성하였으니 천천히 따라해 보세요~ 준비 작업 Python과 OpenCV 설치하기 우선 Python과 OpenCV 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 필요한 패키지를 설치할 수 있습니다: pip install numpy opencv-python 객체 추적을 위한 동영상 스트림 설정 객체 추적을 위해 웹캠을 사용하여 실시간 동영상 스트림을 설정합니다:...
텍스트 자동 완성 기능은 사용자가 입력하는 단어나 문장을 예측하여 자동으로 완성하는 기능입니다. 이번 글에서는 Python과 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 간단한 텍스트 자동 완성 기능을 구현하는 방법을 소개하겠습니다. 이 가이드는 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 구성되어 있습니다. 준비 작업 Python과 필요한 라이브러리 설치하기 우선 Python과 몇 가지 주요 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 필요한 패키지를 설치할 수 있습니다: pip install numpy pandas tensorflow keras nltk 데이터 준비 텍스트 자동 완성 모델을 학습시키기 위해서는 대량의 텍스트 데이터가 필요합니다....
자율주행 기술은 현대 기술의 정점에 있으며, 많은 연구와 개발이 이루어지고 있습니다. 이번 글에서는 Python과 기계 학습을 사용하여 간단한 자율주행 시뮬레이션을 만드는 방법을 소개하겠습니다. 이 가이드는 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 구성되어 있습니다. 준비 작업 Python과 필요한 라이브러리 설치하기 우선 Python과 몇 가지 주요 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 필요한 패키지를 설치할 수 있습니다: pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn gym 환경 설정 자율주행 시뮬레이션을 위해 OpenAI의 Gym 라이브러리를 사용합니다. Gym은 다양한 강화 학습 환경을 제공하는 도구입니다....
의료 데이터 분석은 환자 기록, 의료 진단, 치료 결과 등을 분석하여 유의미한 인사이트를 도출하는 과정입니다. 이번 글에서는 Python과 Scikit-learn을 사용하여 간단한 의료 데이터 분석을 수행하는 방법을 소개하겠습니다. 이 가이드는 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 구성되어 있으니 차근차근 따라해 보시길 바래요. 준비 작업 Python과 필요한 라이브러리 설치하기 우선 Python과 Scikit-learn, Pandas 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 필요한 패키지를 설치할 수 있습니다: pip install pandas scikit-learn 데이터 준비 의료 데이터 분석을 위해서는 의료 데이터가 필요합니다....
Magenta는 TensorFlow를 기반으로 한 오픈 소스 프로젝트로, 인공지능을 활용하여 예술과 음악을 창작하는 도구를 제공합니다. 이번 글에서는 Magenta를 사용하여 간단한 AI 음악을 생성하는 방법을 소개하겠습니다. 이 가이드는 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 구성되어 있으니 천천히 차근차근 잘 따라오시길 바래요. 준비 작업 Python과 Magenta 설치하기 우선 Python과 Magenta를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 필요한 패키지를 설치할 수 있습니다: pip install magenta 기본적인 설정 Magenta를 사용하여 음악을 생성하기 위해서는 기본적인 설정이 필요합니다. 여기서는 MelodyRNN 모델을 사용하여 음악을 생성합니다:...