Self-supervised Learning2 머신러닝에서의 비지도 학습: 데이터의 숨겨진 패턴 발견 머신러닝에서의 비지도 학습: 데이터의 숨겨진 패턴 발견머신러닝의 세계는 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있습니다. 이 중 비지도학습(Unsupervised Learning)은 레이블이 없는 데이터에서 스스로 패턴을 찾아내는 독특한 접근 방식입니다. 오늘은 이러한 비지도학습의 개념, 주요 알고리즘, 활용 사례 및 한계점에 대해 알아보겠습니다.비지도학습이란 무엇인가?비지도학습은 입력 데이터만 있고 정답 레이블이 없는 상황에서 데이터의 구조와 패턴을 발견하는 머신러닝 접근법입니다. 쉽게 말해, 컴퓨터에게 "이것이 무엇인지 알려주지 않을 테니 스스로 비슷한 것들을 찾아보라"고 지시하는 것과 같습니다.지도학습이 "이 이미지는 고양이고, 저 이미지는 개야"라고 명시적으로 알려주는 반면, 비지도학습.. 2025. 4. 14. 컴퓨터 비전의 핵심 기술: 이미지 분할 컴퓨터 비전의 핵심 기술: 이미지 분할컴퓨터 비전 분야에서 이미지를 단순히 인식하는 것을 넘어 각 픽셀이 어떤 객체에 속하는지 정확하게 구분하는 강력한 기술이 있습니다. 바로 '이미지 분할(Image Segmentation)'입니다. 이 기술은 이미지의 각 픽셀을 의미 있는 그룹으로 분류하여 컴퓨터가 이미지 속 세상을 더 깊이 이해할 수 있게 합니다. 오늘은 이미지 분할의 개념, 주요 유형, 다양한 알고리즘, 응용 분야 및 최신 동향에 대해 자세히 알아보겠습니다.이미지 분할이란 무엇인가?이미지 분할은 디지털 이미지를 여러 세그먼트(영역)로 나누는 과정으로, 이미지를 더 의미 있고 분석하기 쉬운 형태로 단순화합니다. 이는 각 픽셀에 레이블을 할당하여, 동일한 레이블을 가진 픽셀들이 특정 시각적 특성을 공유.. 2025. 3. 25. 이전 1 다음
