01. 딥러닝 알고리즘의 주요 응용 분야
- computer vision : ex. 테슬라 오토파일럿
- Natural Language Processing (NLP) : ex. 챗봇, 이루다
- Speech Recongnition : ex. 시리, 알렉사
- Game : ex. 알파고, 딥블루
- Generative model : ex. 얼굴 데이터 생성, 딥페이크
02. computer vision
- Image Calssification : 개, 고양이 구분
- Face Detection : 얼굴의 위치를 Bounding box로 찾음
- Face Alignment : 얼굴의 특징 영역을 포인트(Landmark)로 찾음
- Human Pose Estimation : 신체부위를 Keypoint라는 점으로 추정하여 현재 포즈 예측
- Object Detection : Bounding box → Label
- Text Detection : 텍스트의 위치를 Bounding box로 찾음
- Optical Character Recognition(OCR) : Text Detection이 수행 → 글자 인식
- License Plate Recognition : Text Detection + OCR → 차량 번호판 인식
- Steering Angle Prediction : 자동차의 적합한 방향 조작값 예측
- Super Resolution : 저해상도 이미지 → 고해상도 이미지
- Face Hallcination : 얼굴 이미지 저해상도 → 고해상도
- Image Captioning : 이미지 설명문 자동 생성
- Neural Style Transfer : 합성 이미지 생성 (필터)
- Generative Model : 페이크 이미지
- Sematic Image Segementation : 이미지 픽셀 분류
- Brain Tumor Segemtation : 이미지 픽셀 분류를 사용하여 뇌에 종양 분류
- Face Recognition : Bounding box → 신원 식별
- Face Verivfication : 동일인물 판단
- Defect Detection : 불량 검출
03. Natural Language Processing (NLP)
- Machin Translation : 번역
- Sentiment Anlysis : 문장의 감정상태 분석 (긍정/부정)
- Spam Filtering : 스팸메일 필터링
- Image Captioning : 이미지 설명문 자동생성
- Text Summarization : 텍스트 요약문
- Question Answering : 질문에 대한 정답 텍스트 찾기
- Dialogue Genration : 챗봇이 자동으로 텍스트를 생성
- Recommendation System : 고객의 텍스트 로그로 최적화된 품목 추천
