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머신러닝은 컴퓨터나 기계로 하여금 주어진 데이터를 바탕으로 새로운 질문에 대해 예측하는 것을 목적으로 한다. 머신러닝 방법은 크게 지도학습(supervised learning)과 비지도학습(nonsupervised learning)으로 구분할 수 있다. 지도학습은 학습을 위해 주어진 데이터에 어떤 조건을 만족하는 경우, 그에 대한 정답을 미리 제시해둔다. 결국 어떤 규칙에 의한 "룰 기반으로 학습"을 시킨다고 보면 된다. 비지도학습은 학습을 위해 주어진 데이터에 정답을 제시하지 않고 컴퓨터 스스로 알아서 정답을 찾아내는 방법이라 보면 된다. 예를 들어, 승용차, 화물차, 버스 등에 대한 모양을 학습시킨 후, 다양한 차종이 섞여 있는 이미지에서 승용차, 화물차, 버스를 구분하라고 하면 이는 비학습지도가 되..

파이썬(Python) 기반 오픈소스 OCR 모델 OCR의 개념 및 기업에서의 효용 그리고 대표적인 OCR 오픈소스를 소개한다. 컴퓨터가 사진 이미지 속 문자를 읽어내는 원리와 오픈소스를 활용한 간단한 OCR 모델을 만드는 방법을 설명한다. * OCR은 무엇인가? OCR(Optical Character Recognition, 광학 문자 인식)은 인쇄물 또는 사진 상의 글자와 이미지를 디지털 데이터로 변환해주는 자동인식기술이다. 기술 사용의 예로 명함의 텍스트나 서류상의 필체 정보 인식 등이 있다. 상용 OCR은 현재까지 20여년간 사용되었으며, 기술 발전으로 인해 문서 이미지만 인식하던 기술에서 일상적인 사진이나 동영상 속 문자까지 인식하는 기술로 발전되고 있다. OCR의 기술 구분은 인공지능 기술 중 "..

구글의 딥러닝, 머신러닝 라이브러리 텐서플로우(TensorFlow) TensorFlow is an Open Source Software Library for Machine Intelligence 구글의 텐서플로우는 일반인들도 쉽고 다양한 기능들로 딥러닝과 기계학습 빅데이터분석을 할수 있게 해주는 오픈소스 라이브러리 입니다 . 데이터만 있으면 인공지능을 구현할 수 있도록 해주며 무료로 제공 되고 있습니다 . 오픈소스로 공개 (https://github.com/tensorflow) 유연하고, 효율적이면서 휴대성이 좋아 스마트폰부터 대형 컴퓨터 클러스터까지 모두 수행이 가능하여 학습된 모델을 실제 제품에 바로 적용 할 수 있도록 합니다 . 이미지, 음성, 비디오등 다양하고 많은 데이터를 처리할 수 있는 장점이..

[인공지능 비서, Jarvis 프로젝트 ] 입니다. 아래와 같은 순서로 배워보겠습니다. 1. 학습 목표 2. 사전 준비 3. 사전 지식 쌓기 4. 구현 5. 요약정리 1. 학습 목표 이번 장에서는 이제까지 만든 프로젝트를 연동해보겠습니다. 혹시. 영화 '아이언맨'의 '자비스'를 알고 계시나요? 자비스는 아이언맨이 말로 요청을 하면, 그 요구사항을 이해하고 동작합니다. [그림 1] 아이언맨의 자비스 마크 저커버그가 몇 시간 만에 자비스를 만들어서 화제가 되기도 했지요. youtu.be/ZGLPxEv_EWo 요즘은 인공지능 스피커가 상용화되었죠. 이제 음성이 기계와 인간 사이의 인터페이스를 하는 세상이 되었습니다. 인공지능 스피커도 있고, 마크 저커버그도 몇 시간 만에 인공지능 비서를 만들었는데 우리는 불가..

AI, Machine Learning, Deep Learning: What's the difference? 알파고 이후로 더 뜨거워진 AI 시장 하지만 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 아직도 혼란스러울것입니다. 그래서 이러한 세 가지 개념들이 무슨 차이가 있는지 정리해보고자 합니다. 인공 지능의 기술의 탄생 및 성장 과정 인공 지능이라는 개념은 1956년 미국 다트머스 대학에 있던 존 매카시 교수가 개최한 다트머스 회의에서 처음 등장했으며, 최근 몇 년 사이 폭발적으로 성장하고 있는 중이랍니다. 특히 2015년 이후 신속하고 강력한 병렬 처리 성능을 제공하는 GPU의 도입으로 더욱 가속화되고 있죠. 갈수록 폭발적으로 늘어나고 있는 저장 용량과 이미지, 텍스트, 매핑 데이터 등 모든 영역의 데이터가 범람하게 ..