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이번 포스트에서는 지난 포스트 GAN을 이용한 사용사례 (1)에 이어 추가 사용사례에 대해 알아보겠습니다. GAN을 이용한 다양한 서비스가 진행중이며, 이 중 서비스의 유형별 분류와 사용 사례 입니다. 이미지 생성 분야 비디오 생성 분야 음악 생성 자연어 처리 애니메이션 데이터 보강 시뮬레이션 패션 디자인 게임 개발 의료 영상 및 진단 ETC 지난 포스트에서는 이미지 생성, 비디오 생성, 음악생성, 자연어처리, 애니메이션 분야에 대해 알아보았고, 이번 포스트에서는 지난 포스트에 이어 데이터보강, 시뮬레이션, 패션디자인, 게임개발, 의료영상 및 진단 분야에 대해 알아보겠습니다. GAN을 이용한 사용사례(1) 6. 데이터보강 6-1 이미지 보강 사용자에게 다양한 이미지 보강 기능을 제공합니다. 예를 들어 회..

이번 포스트에서는 GAN을 이용한 서비스에는 어떤유형이 있는지 알아보고, 유형별 어떤 서비스가 되고 있는지 몇가지 예를 들어 알아 보겠습니다. 먼저 지난 포스트에서 설명한 GAN에 대해 이해가 필요하신분을 위해 아래 링크를 걸어 놓았습니다. 필요하신 분은 먼저 GAN에 대한 포스트를 읽으시면 이번 포스트의 이해가 빠르실 거라 생각됩니다. https://ai.scoreanalytics.net/entry/%EC%83%9D%EC%84%B1%EC%A0%81-%EC%A0%81%EB%8C%80-%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9DGAN%EC%9D%98-%EC%9D%B4%ED%95%B4 GAN을 이용한 다양한 서비스가 진행중이며, 이 중 서비스의 유형별 분류와 사용 예를 알아 보겠습니다. 이미지 생성 분..

이번 포스트에서는 AI에게 세상을 학습시키는 데 사용되는 정보 단위인 데이터셋(Datasets)이 무엇인지 간단하게 확인한 후 어떻게 데이터셋(Datasets)이 AI를 학습시키는데 사용되는지 알아보도록 하겠습니다. 데이터셋(Datasets)이란? 데이터셋은 말그대로 방대하게 수집된 디지털 정보를 말합니다. 우리가 주변에서 흔히 알 수 있는 날씨 정보부터 사진, 음악, 음식, 운동 등 모든 정보를 데이터(data)라 할 수 있습니다. 이런 데이터들을 연관성있는 정보들을 묶어 놓은 것이 데이터셋(Datasets)이라 할 수 있습니다. 표와 그래프 데이터를 효과적으로 정리하기 위해서는 어떤 방법을 사용해야 할까요? 가장 흔히 사용되는 도구는 표와 그래프입니다. 표는 정리된 데이터의 상태를 파악하기 위해 사용..

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 2018년에 Google에서 개발한 언어 모델입니다. 이 모델은 대규모 텍스트 및 코드 데이터 세트로 학습된 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 합니다. 트랜스포머는 인코더-디코더 구조를 가진 딥러닝 모델로, 기계 번역에서 뛰어난 성능을 보여준 모델입니다. 인코더는 입력값을 양방향으로 처리하는 반면, 디코더는 입력을 왼쪽에서 오른쪽으로 단방향으로 처리하는 것이 큰 차이점입니다. 구글은 BERT 논문을 통해서 GPT-1의 트랜스포머 디코드를 사용한 자연어 처리 능력은 문맥의 이해능력에 부족함이 있을 수 있으니, 이에 단순히 왼쪽에서 오른쪽으로 읽어나가는 디코더 보다 양방향으로..