반응형 gan2 [알기쉬운 AI - 31] GAN (Generative Adversarial Networks) 시작하기 CNN, RNN, LSTM 등 3회에 걸쳐 딥러닝을 지원하는 대표적인 알고리즘을 알아봤습니다. 이번에는 적대적 생성 네트워크 GAN과 DCGAN을 소개합니다. 지금까지 봤던 식별과 회귀 등의 인공지능과는 달리, GAN은 생성하는 모델입니다. 딥 페이크 등으로 인해 약간 불명예스러운 낙인이 찍혀있지만, 사람도 아티스트가 좋은 것과 기술을 배워가며 자신의 작품을 만들어 가듯이 GAN도 이미 훌륭한 크리에이터로서의 품격을 내비치고 있습니다. GAN이란? GAN(Generative Adversarial Networks)은 2개의 네트워크가 절차탁마하면서 서로 성장해가는 비지도 학습 모델입니다. 부모가 가르치지도 않았는데, 두 형제가 끊임없이 장기와 바둑을 두는 사이에 부모보다 훨씬 강해지는 것. 이것이.. 2020. 6. 7. [알기쉬운 AI - 10] AI의 발전적 기능: 자연어 처리와 강화학습, 이미지인식, 음성인식 앞에서는 머신러닝의 기본원리를 알아봤습니다. 자동차에 비유하면 모터의 원리와 자동차가 움직이는 구조에 해당하는 부분입니다. 그럼 자동차를 사용하여 어떤 일들을 할 수 있을까요? 예를 들어, 사람이나 물건을 나르고, 공사를 돕거나 긴급한 사람을 돕는 등 다양한 일을 할 수 있습니다. 자동차와 마찬가지로 AI도 응용 범위가 다양합니다. 이번에는 AI 응용 범위를 일부 주요 분야별로 소개해 보겠습니다. 1. 이미지 분석, 이미지 인식에서 생성까지 AI가 이미지의 특징을 계산하여 분류 및 예측을 실시하는 것을 총칭하여 '이미지 분석'이라고 합니다. 그중에서도 자주 사용되는 것이 이미지 인식입니다. 이미지와 동영상에서 특징을 잡아 물체를 식별하는 패턴인식 기술의 하나입니다. 얼굴 인증이나 감시 카메라의 인물식별 .. 2019. 12. 8. 이전 1 다음 반응형
