김만수의 블로그, 딥러닝 기술을 이용한 영상에서 실시간 객체 탐지 기술 소개

IBM Watson을 이용하여 특정 이미지 학습 후 인식하기 IBM Watson을 이용하면 다양한 AI 기능들을 사용할 수 있다. 현재 Watson은 Conversation, Language Translator, Personality Insights, TTS(Text to Speech), STT(Speech to Text) 및 Visual Recognition 등이 제공된다.( IBM Watson 기능들 ) 이번 글에서는 이미지에서 의미를 찾을 수 있는 Visual Recognition 기능을 살펴보고, 특정 이미지들을 학습하여 인식하는 과정을 소개한다. Watson Visual Recognition의 자세한 소개는 아래 IBM Bluemix 사이트에서 참고한다. Visual Recognition Visual Recognition  IBM Bluemix에서 소개된 Visual Recognition 소개는 다음과 같다.  Visual Recognition 시각적 컨텐츠에서 의미를 찾습니다! 장면, 사물, 얼굴 및 기타 컨텐츠에 대한 이미지를 분석합니다. 제공되는 기본 모델을 선택하거나 사용자 고유의 사용자 정의 클래스류를 작성할 수 있습니다. 콜렉션 내에서 비슷한 이미지를 찾습니다. 특정 장면을 이해하기 위해 이미지나 동영상 프레임의 시각적 컨텐츠를 분석하는 스마트 애플리케이션을 개발합니다. 기능 일반 분류 이미지를 설명하는 클래스 키워드를 생성합니다. 고유의 이미지를 사용하거나 분석을 위해 공개적으로 액세스 가능한 웹 페이지에서 관련 이미지 URL을 추출합니다. 얼굴 감지 이미지에서 얼굴을 감지합니다. 또한 이 서비스에서는 얼굴의 나이 범위 및 성별에 대한 일반적인 표시도 제공합니다. 시각적 훈련 고유한 사용자 정의 시각적 클래스류를 작성합니다. 이 서비스를 사용하여 일반 분류에 사용할 수 없는 사용자 정의 시각적 개념을 인식합니다. 비슷한 이미지 검색(BETA)...

AI(Artificial Intelligence, 인공지능)에 대한 관심이 높아지면서 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)과 딥러닝(Deep Learning, 심층학습) 차이가 무엇인지 궁금해졌다. 1. 머신러닝(Machine Learning) 머신러닝에 대해 위키피디아의 정의를 보면 다음과 같다. Machine learning is the subfield of computer science that, according to Arthur Samuel in 1959, gives "computers the ability to learn without being explicitly programmed." 번역) 머신러닝은 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 1959년에 언급한 '명시적으로 프로그래밍 된 것 없이 배울 수 있는 능력을 컴퓨터가 갖게 하는 컴퓨터 과학의 하위 분야이다. 참고로 아서 사무엘은 머신러닝을 "기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야"라고 정의하였다. 2. 딥러닝(Deep Learning) 딥러닝에 대해 위키피디아의 정의를 보면 다음과 같다. Deep learning (also known as deep structured learning or hierarchical learning) is the application of artificial neural networks (ANNs) to learning tasks that contain more than one hidden layer. 번역) 심층학습(심층구조학습 또는 계층적 학습이라고도 알려져 있음)은 하나 이상의 숨겨진 계층을 포함하는 학습 작업들에 인공 신경망(ANN)을 적용하는 것이다. 달리 표현해보면 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 머신러닝의 한 분야라고 할 수 있다. 주요 연구 ...