CNN은 어떻게 개와 고양이를 구별하는것일까?

소개글

"CNN은 어떻게 개와 고양이를 구별하는것일까?"에 대한 내용입니다.

목차

1. CNN이란?
2. CNN은 어떻게 이미지에 대한 정보를 읽을 수 있을까?
3. CNN은 어떻게 작동하는 것일까?
4. CNN과 자율주행, 그리고 테슬라
5. 예술 분야의 CNN
6. CNN의 활용성과 미래

본문내용

CNN은 Convolutional Neural Network의 약자로 Deep Learning 알고리즘의 일종입니다. CNN은 이미지를 가져온 다음 해당 이미지 내의 특징을 자동으로 식별하도록 설계되었습니다. 예를 들어 CNN을 사용하여 이미지에서 사람의 얼굴을 자동으로 식별할 수 있습니다. CNN은 이미지 인식, 객체 감지 및 이미지 분류와 같은 애플리케이션에도 사용됩니다.

CNN도 다른 알고리즘과 마찬가지로 하나의 인공지능 알고리즘에 불과합니다. 그럼에도 불구하고 가장 중요한 알고리즘의 하나로 자리매김하게 되었는데, 그 이름의 약자 C에 힌트가 있습니다. 즉, 컨벌루션 (Convolution)이라는 수학적인 동작을 수행한다는 것 입니다. 일종의 숫자 행렬을 이용해서 이미지를 순차적으로 스캔하면서 정보를 추출하게 되는데, 이러한 스캔과정이 컨벌루션 (Convolution) 이라고 하며, 여기에서 그 이름이 유래되었습니다. 우리말로 컨벌루션을 합성곱 이라고도 표현합니다.

일반적인 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 디지털 이미지를 해석하고 이해하도록 가르치는 것을 다루는 기계 학습 분야이며, 이 기술은 수많은 다른 분야에 응용되어 사용될 수 있습니다. 예를 들어, CNN(Convolutional Neural Networks)은 고양이와 개의 차이점을 구별하도록 훈련될 수 있습니다.

CNN은 이미지 분류 작업에 특히 적합한 일종의 인공 신경망이라고 정의할 수 있습니다. 이미지 정보를 읽기 위해선 위에서 이야기한 컨볼루션 과정을 통하게 됩니다. 컨볼루션은 원래의 이미지에 커널이라고 하는 필터 이미지 두 개를 합성하여 세 번째 이미지를 생성하는 수학 연산입니다.

그럼, CNN이 고양이와 개의 차이점을 구별하도록 훈련시키려면 고양이와 개의 이미지 데이터 세트가 제공되어야 하겠죠. 그런 다음 CNN은 고양이나 개를 가장 잘 나타내는 특징을 식별하는 방법을 학습합니다.

참고 자료

없음