용어집
능동적 학습
능동형 학습은 사용자가 능동적으로 데이터 포인트에 의도한 출력으로 레이블을 지정할 수 있는 기능을 제공하는 머신 러닝 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 레이블이 지정되지 않은 데이터 풀에서 다음에 레이블을 지정할 데이터 포인트를 무작위로 선택합니다.
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앵커 박스
앵커 박스는 일반적으로 객체 감지 모델에서 볼 수 있는 미리 정의된 경계 상자입니다.
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주석
어노테이션은 딥 러닝 모델에 예측하고자 하는 결과를 학습시키기 위해 데이터에 레이블을 지정하는 프로세스입니다. 일반적으로 바운딩 박스는 객체 감지 학습에 사용되며 다각형은 예제 세분화 학습에 사용됩니다.
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주석 형식
주석 형식은 주석을 인코딩하고 바운딩 박스의 크기와 위치를 설명하는 특정 방법(COCO, YOLO, TXT 등)입니다.
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애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)
애플리케이션 프로그래밍 인터페이스는 데이터베이스 또는 애플리케이션 내에서 다른 소프트웨어와 전달할 수 있는 구성 요소를 제공하는 메커니즘입니다. 기업은 이를 사용하여 디지털 트랜스포메이션 또는 에코시스템을 지원할 수 있습니다. 유니티는 REST API를 사용하여 사용자가 자신의 모델을 유니티 플랫폼으로 쉽게 가져올 수 있도록 지원합니다.
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속성/속성 그룹
속성은 머신 러닝에 활용되는 데이터 항목이며, 속성 그룹은 제품의 추가 정보를 생성하기 위한 속성 클러스터를 정의합니다.
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증강
증강은 데이터 세트의 견고성을 높이는 데 유용합니다. 사용자는 위치 증강 또는 색 공간 증강을 통해 기존 데이터 세트를 강화할 수 있습니다. 이러한 증강 기술을 사용하면 모델이 학습하는 동안 특정 기능에 의존하지 않아도 됩니다.↪CF_200D↩
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자동화된 머신 러닝(AutoML)
AutoML은 실제 환경에 적용하기 위해 학습 모델을 최적화하는 작업을 스스로 자동화합니다. 여기에는 원시 데이터 세트 로딩부터 ML 모델 배포까지 전체 프로세스가 포함되어 있습니다.
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백프로그래밍
역전파는 신경망이 스스로를 개선하는 2단계 훈련 과정입니다. 각 뉴런의 오류 계산을 통해 파라미터를 조정하는 머신러닝 알고리즘입니다.
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바운딩 박스
바운딩 박스는 객체를 마무리하는 이미지의 직사각형 영역으로, 객체의 (x,y) 좌표↪CF_200D↩로 표시됩니다.
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COCO
COCO는 서로 다른 모델의 성능을 비교하고 일반적인 객체 감지 문제를 해결하기 위해 수집된 이미지 데이터 세트로, JSON 형식으로 저장됩니다.↪F_200D↩
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분류
분류는 미리 설정된 속성을 기반으로 특정 클래스가 포함되는지 파악하기 위해 변수를 분류하는 작업입니다↪CF_200D↩.
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클러스터링
클러스터링은 유사성에 따라 유사한 인스턴스를 그룹화하는 비지도 기법이며, 데이터 포인트에는 레이블이 포함되지 않습니다.
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컴퓨터 비전
컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지와 비디오를 보고 이해할 수 있도록 하는 과학입니다. 이는 이미지나 비디오에서 사람이나 물체를 감지하거나 도로 표지판을 읽는 등 시각적 콘텐츠를 이해할 수 있는 알고리즘을 개발함으로써 이루어집니다.↪CF_200D↩
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컨볼루션 신경망(CNN)
CNN은 적어도 하나의 컨볼루션 계층이 있는 신경망입니다. 일반적으로 이미지 인식 및 식별에 사용됩니다.↪CF_200D↩
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설명 가능한 AI
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YOLO
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