저자: Zen과 컴퓨터 프로그래밍의 기술
1. 소개
인공지능의 급속한 발전과 함께 영상인식 기술도 빠르게 발전하고 있다. 이미지 인식 작업에는 이미지 검색, 콘텐츠 분석, 정보 검색 등과 같은 광범위한 응용 시나리오가 있습니다. 수십 년간의 탐색 끝에 현재 기존 이미지 분류 방법은 가장 복잡한 장면의 이미지를 정확하게 분류할 수 있습니다. 이 기사에서는 이미지 분류에서 가장 일반적으로 사용되는 방법과 그 특정 원리를 소개하고, 독자가 이러한 방법을 능숙하게 사용하여 실제 문제를 해결할 수 있도록 실용적인 방법을 사용합니다. 마지막으로, 이 기사에서는 향후 개발 방향과 과제, 그리고 이 기사와 관련된 관련 용어의 정의도 제공합니다.
2. 핵심 개념 및 용어
2.1 이미지 분류
이미지 분류는 컴퓨터 비전에서 중요한 작업으로, 카테고리에 따라 하나 이상의 입력 사진이나 비디오 프레임에 레이블을 지정하는 데 주로 사용됩니다. 구체적으로 이미지 분류는 입력된 이미지를 분류하고 해당 이미지가 속하는 카테고리를 결정하는 것입니다. 예를 들어, 이미지의 경우 고양이, 개, 새 등과 같은 다양한 카테고리로 나누어 후속 처리를 용이하게 할 수 있습니다. 이미지 분류는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 연구 핫스팟이며 현재 비교적 성숙한 기술입니다. 최근 몇 년 동안 딥러닝 기반의 이미지 분류 알고리즘은 이미지 인식 작업에서 상당한 성공을 거두었습니다.
2.2.머신러닝
머신러닝(Machine Learning)은 인공지능 및 컴퓨터 과학과 밀접하게 관련된 학제간 학문입니다. 컴퓨터 시스템이 훈련을 통해 자동으로 성능을 향상시켜 인공지능의 목적을 달성할 수 있도록 하는 것이 목적이다. 머신러닝의 핵심은 데이터(Training data), 알고리즘(Algorithm), 하이퍼파라미터(Hyperparameter)의 세 부분으로 구성된 좋은 모델을 구축하는 것입니다. 데이터에는 학습 샘플이 포함되어 있고, 알고리즘은 데이터를 기반으로 결과를 예측하는 방법을 설명하며, 하이퍼파라미터는 모델 학습 프로세스 중 매개변수 설정을 참조합니다.
2.3 딥러닝
딥러닝