딥러닝 기초 - part02. 딥러닝 활용분야2

Introduce

저번 part01 딥러닝 활용분야에서 정리하지 못한 부분들을 짧게 정리하고 넘어간다.

📷 Image Captioning

• 영상을 설명하는 캡션을 생성하는 작업 (text generation 이라고 부른다)

  

  라즈베리 파이에 Image Captioning을 적용
  

🎇 Super Resolution

• 이미지를 고해상도로 만드는 작업
  Resolution(해상도)

  

🐱‍🏍Image Generation

• 딥러닝에서 학습에 필요한 데이터 셋을 구하는 것은 참 힘들다..그렇다고 적은 데이터셋을 사용한다면 과적합의 문제나, 제대로 학습되지 않은 모델이 될 가능성이 높다.

  이를 해결하고자 기존 데이터셋을 조금씩 수정하여 만드는 것이 바로 Image Generation이다.

해당 사이트에서 직접 약간씩의 파라메터를 조정하여 MNIST(손글씨로 쓴 숫자)데이터에 대해서 여러 Image를 획득할 수 있다.
MNIST DATA 만들어보기

🀄 NLP(Natural Language Processing)

일상에서 사용하는 자연어 문장을 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는 기술이다.

• 음성인식, 번역, 사용자 감정 분석(부정/긍정), 텍스트 생성, 챗봇 등이 있다.

🔎 Anomaly Detection

• 데이터의 정상 동작에서 벗어나는 지점이나 이벤트를 식별하는 기술
• 정상적인 패턴이나 변화를 학습하고 벗어나는 패턴이나 변화를 감지