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자연어처리 분야의 트랜스포머에 이어, 컴퓨터 비전과 자연어처리의 결합은 비전 프랜스포머라는 이름의 새로운 알고리즘의 활약상을 펼쳐보였습니다. 비전 트랜스포머(ViT)는 텍스트 정보에 맞게 조정된 모델인 트랜스포머의 프레임워크를 채택하여 시각 데이터의 복잡성을 해독함으로써 컴퓨터 비전 영역에서 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 이 대담하고 비정통적인 접근 방식은 CNN을 괴롭히는 특정 고유한 장애물을 피하는 이미지 범주화에서 더 높은 수준의 정밀도를 달성하는 등 실제로 결실을 맺었습니다. ViT는 트랜스포머의 셀프 어탠션 메커니즘을 수용하기 때문에 글로벌 종속성이 핵심인 작업에서 광범위한 성공을 거두었습니다. 이는 이미지의 일반적인 로컬 신호에 의존하지 않고 비전 기반 벤처를 위한 길을 열어주며 지금까지 CN..
AI 와 추천시스템의 진화 우리가 데이터와 선택의 바다에 둘러싸여 있기에, 추천 시스템의 진화는 우리의 디지털 일상 생활에 필연적으로 가꺼이 자리 잡았습니다. 추천 시스템은 사용자의 선호도나 아이템에 대한 등급을 예측하도록 설계된 정보 필터링 시스템에 해당하며, 이러한 시스템은 사용자가 좋아할 만한 것을 기반으로 쉽게 아이템이나 제품을 찾을 수 있도록 도와 전자 상거래, 온라인 스트리밍 또는 소셜 미디어 플랫폼과 같은 응용 프로그램에서 중요한 역할을 합니다. 모든 추천 시스템의 주요 목표는 두 가지입니다. 다양한 사용자 관심사를 고려할 때 효율적으로(그리고 효과적으로) 대응할 수 있도록 적응하고 진화하는 것입니다. 추천은 온라인 쇼핑과 관련된 애플리케이션이나 개별 사용자의 관심을 끌 수 있는 것을 기반으..
최근 몇 년 동안 생성 인공 지능(Generative AI)은 많은 주목을 받았습니다. 이는 이미지, 텍스트, 음악 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있는 능력 때문입니다. 이 중에서 특히 주목받는 두 가지 알고리즘은 변이형 오토인코더 (Variational Autoencoder, VAE)와 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)입니다. 이 알고리즘들은 각각 데이터 생성에 대한 접근 방식이 다르므로 장단점이 다릅니다. 저 또한 AI를 연구하는 연구자지만, VAE와 GAN의 메커니즘은 기본적으로 좀 다릅니다. 먼저, VAE(한국말로는 변이 오토 인코더라는 용어를 씀)는 단순히 입력 데이터를 압축하고 잠재 공간이라는 병목 현상을 통과한 다음 재구성된 데..
개발자의 난제: AI의 편파성과 불평등저는 개발자로서 혁신과 복잡성, 윤리적 고려 사항에 둘러싸인 인공지능의 세계에 깊이 빠져 있습니다. 저의 여정은 AI의 혁신적 역량에 대한 예리한 탐구와 함께 배포와 함께 제공되는 윤리적 의미를 탐구하는 것을 반영합니다. 이 영역에 대한 저의 진입은 기계 학습 알고리즘(신경망)과 데이터 기반 통찰력을 통해 가져온 경이로움에 경외감을 느꼈습니다. 모두 AI 덕분입니다. 이러한 모델이 패턴을 인식하고 예측을 하고 본질적으로 매우 복잡한 문제를 놀라운 정확도와 효율성으로 해결할 수 있다는 사실에 저는 경탄합니다. 실제로 저는 지능형 시스템이 의료, 금융, 운송, 교육과 같은 다양한 분야에서 엄청난 역할을 하는 것을 보았지만, AI가 유망한 만큼 저는 기술자로서의 제 가정과..
VR/AR에서의 현존감과 몰입감을 위한 사용자 경험 디자인 가상 현실(VR)과 증강 현실(AR)은 디지털 세계를 변화시키는 기술입니다. 현실 세계와 가상 세계의 경계를 넘나드는 것. 완벽한눈형그림자 게임부터 가정환경을 떠나지 않고 활용할 수 있는 속눈썹 익힐 수 있는 교육용 시뮬레이터에 다양한 응용 프로그램이 있습니다. VR과 AR에서 현존감은 가상 세계에 있는 반면, 멍청감은 자신이 보고협응플레이에 대해서 알아차렸어야 합니다. VR/AR 디자인에서는 현존감과 몰입감을 모두 달성하는 것이 필수적입니다. 왜냐하면 사용자의 참여를 촉진하고 불신과 감정적 참여를 중단시키기 때문입니다. 그래픽은 현실적이어야 합니다. 모든 행동은 사용자에게 영향을 미쳐야 하며 소리는 위치와 일치해야 합니다. 당신이 당신의 길을..
의료 분야의 지능형 시스템 이해와 역할의료 영역에서 의료 데이터 분석에 지능형 시스템을 활용하는 것은 정밀 의학, 맞춤형 치료 계획 및 향상된 환자 결과를 향한 혁신적인 전환을 의미합니다. 이러한 지능형 알고리즘의 적용 범위는 예측 지원 시스템에서부터 눈의 진단, 다른 쪽 눈의 근육 발견 과정에 이르기까지 다양합니다. 이러한 알고리즘은 수학적 원리를 사용하여 대량의 의료 데이터에서 의미 있는 통찰력을 얻음으로써 중요한 역할을 합니다. 우리는 수학적 원리와 함께 의료 혁신을 주도하는 주요 알고리즘(응용, 이점 및 병목현상)을 자세히 살펴보고 있습니다. 이러한 모델은 아날로그 슈리의 수학적 모델에 깊이 뿌리를 둔 인공 지능 알고리즘을 흘린 마킹이나 딥 러닝과 같은 다양한 그래픽 코체이며, 작업 기반으로 구축..