GAN(Generative Adversarial Networks, 생성적 적대 신경망)은 두 개의 서로 다른 신경망이 서로 경쟁하며 학습하는 독특한 구조를 가지고 있습니다. 이 구조는 흔히 '위조지폐범(생성자)'과 '경찰(판별자)'의 게임에 비유됩니다.두 모델의 구체적

Fully Convolutional Networks(FCN)는 이미지 구조를 유지하면서 픽셀 단위로 예측을 수행할 수 있도록 고안된, 시맨틱 세그멘테이션(Semantic Segmentation) 분야의 기념비적인 모델입니다.픽셀 단위 예측 (Dense Predictio

Semantic Segmentation은 이미지의 모든 픽셀에 대해 어떤 클래스에 속하는지를 분류하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 단순히 "이미지에 뭐가 있나?"를 넘어서, "이미지의 모든 점이 어디에 속하는가?"를 답하는 것이죠.Dense Prediction (조밀한 예

정규화(Normalization)와 표준화(Standardization)는 데이터의 스케일을 통일하는 전처리 기법입니다. 각 피처마다 단위나 스케일이 다른 경우, 머신러닝 모델이 왜곡된 결과를 도출할 수 있기 때문에 반드시 필요합니다.정규화: 데이터의 범위를 0과 1

이번주에도 역시 5L 방법을 통해 회고를 진행해보았다. 🟥 Fact (사실) 🟧 Feeling (느낌) 🟨 Finding (배운 점/발견) 🟩 Future Action (향후 계획) 🟦 Feedback (피드백)

mAP(mean Average Precision)는 객체 인식(Object Detection) 모델의 성능을 평가하는 대표적인 지표입니다. 단순히 정확도를 측정하는 것이 아니라, 모델이 객체를 얼마나 정확한 위치에서 제대로 분류했는지를 종합적으로 나타냅니다.mAP를 이

YOLO(You Only Look Once)는 실시간 객체 탐지(Object Detection) 분야에서 혁신을 일으킨 모델입니다. 기존 모델들이 이미지에서 객체가 있을 법한 위치를 먼저 찾고(Region Proposal) 나중에 분류하는 방식이었다면, YOLO는 이름

🇶 Transfer Learning(전이 학습)이란 무엇이며, 이미지 분류 모델에서 어떻게 활용할 수 있나요?

🇶 데이터 증강(Data Augmentation)이란 무엇이며, 이미지 데이터에서 주로 사용하는 증강 기법에는 어떤 것들이 있나요? 은 기존의 한정된 학습 데이터에 인위적인 변화를 주어 데이터의 양을 늘리고, 모델의 을 높이는 기법을 말합니다. 쉽게 말해, 모델이

이번주에도 역시 5L 방법을 통해 회고를 진행해보았다. 🟥 Fact (사실) 2주 전 CNN 개념을 배울 때 필터(커널)에 대해서 배웠다. > 필터는 입력 데이터를 지정한 간격으로 순회하면서 합성곱을 계산한다. 여기서 지정된 간격으로 필터를 순회하는 간격을 스트라이

이미지를 모델에 입력하기 전에 리사이징(Resizing)과 정규화(Normalization)를 하는 이유는 무엇인가요? 딥러닝 모델, 특히 CNN (합성곱 신경망)이나 트랜스포머 기반의 비전 모델에 이미지를 입력하기 전 과 를 거치는 것은 모델의 학습 효율과 성능을

AI 시대 공부법에 대한 혼란 속에서, 탑다운과 바텀업 접근법의 장단점을 이해하고 이를 효과적으로 결합하는 방법을 알아야 한다.AI가 해주는 부분과 못 해주는 부분이 명확하지 않아 혼란스럽다.인간은 본능적으로 공부를 적게 하고 싶어 한다.탑다운 공부는 위에서 내려다보며

멘토 모임에 멘토님께서 요새 화제가 되고 있는 동영상 하나를 소개해주셨다. (존경하는 홍정모 교수님의 라는 영상) 출처: https://www.youtube.com/watch?v=EWAjNmFKmW4

'병목구조가 있으면 무조건 오토 인코더라고 봐도 될까?'라는 궁금증이 문득 생겼습니다.결론부터 말씀드리면, 병목 구조 ≠ 오토인코더입니다. 오토인코더 (Autoencoder)의 핵심 구조가 바로 병목 (Bottleneck)인 것은 맞지만, 병목 구조가 있다고 해서 무조

저번주에 회고를 처음 진행해보았는데, 멘토님과 멘티님들의 회고를 보면서 보고 배운 점이 많았고, 나 또한 내 회고에 대한 피드백을 받으면서 도움을 많이 받은 것 같다. 매주 회고를 하는 습관을 들여서 한단계 성장하는 개발자가 되어야겠다!지난 3월 21일 (토) 오후 8

Q&A Q. 문제 해결 과정을 얼마나, 어떻게 녹여야하나요? A. 길어지면 면접관은 보지 않습니다. 짧게, 정량적 성과 위주로 서술하여 호기심을 일으켜야한다. 상세 과정은 면접에서 설명한다. 블로그 링크 첨부 정도는 괜찮지만, 절대 읽지 않는다는 점은 인지하자.. Q

오토인코더(Autoencoder)는 입력 데이터를 압축했다가 다시 복원하는 과정을 통해 데이터의 핵심 특징을 학습하는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 모델이다.오토인코더는 데이터의 본질적인 구조를 파악해야 할 때 강력한 위력을 발휘한다. 대표적으로

CNN (Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)은 주로 이미지 인식과 처리에 특화된 딥러닝 구조입니다. 데이터의 공간적 구조(Spatial Structure)를 유지하면서 특징을 추출하는 것이 핵심이며, 크게 세 가지 주요 레이어로 구성됩

🇶 PyTorch에서 텐서란 무엇이고, NumPy의 Array(배열)과 어떤 차이가 있나요? PyTorch에서 가장 먼저 마주치게 되는 개념이 바로 인데요, 쉽게 설명하자면 텐서는 데이터를 담는 다차원 배열이라고 이해하시면 됩니다. NumPy의 배열 (Array)와

결론적으로, 요즘은 "둘 중 하나만 배워야 한다면 PyTorch"가 업계 표준 조언에 가깝습니다. 하지만 취업 목표가 대기업 프로덕션 ML 엔지니어링이라면 TensorFlow 배포 생태계도 알아두는 것이 유리합니다. 결론: 무엇을 선택해야 할까? 딥러닝 입문자나