[Pytorch Part.2] AI Background

인공지능이란?

  인공지능을 쉽게 정의하면 "컴퓨터가 데이터를 이용해 학습할 수 있도록 하는 기술"입니다. 그 중에는 머신러닝, 딥러닝이 포함되어있고, 딥러닝은 인공지능의 획기적인 발전을 이끌었습니다.

 

1. 인공지능의 사례

• 이미지 분류

     인간이 이미지를 분류하는 성능은 약 95%로 알려져있습니다. 2010년부터 인공지능 모델을 이용해 이미지를 분류하는 대회를 보면, 2015년에 "Resnet"이라는 모델이 약 96%의 성능을 기록하면서 인간의 능력을 뛰어넘기 시작했습니다.

• 객체 탐지 

      객체 탐지(Object Detection)은 어떤 이미지 및 비디오 속에 포함돼 이쓴ㄴ 무레에 대해 해당 물체가 어떤 물체인지를 분류하는 문제와 물체의 위치를 찾아내는 문제입니다. 자율주행 자동차, CCTV 등과 같은 카메라 기술을 바탕으로 제품 및 서비스에 도입되고 있습니다.

•  텍스트

       텍스트 분야에서의 딥러닝 적용이 꾸준히 연구되고 있습니다. 대표적인 예는 다음과 같습니다.

          1) 기계 번역 (Machine Translation)

          2) 문장 분류 (Sentence Classification)

          3) 질의응답 시스템 (Question & Answer System)

          4) 개체명 인식 (Named Entity Recognition, NER)

• 알파고
• GAN
• Style Transfer
• Deepfake

 

2. 파이토치 Pytorch

 파이썬에는 텐서플로, 파이토치라는 프레임워크가 존재합니다. 파이토치는 텐서플로에 비해 코드가 직관적이고 디버깅이 상대적으로 쉬우며 코드 커스텀이 쉽다는 점에서 많은 관심을 받게 되었습니다. 위 그림을 보면 인공지능과 관련된 논문에서 파이토치로 구현된 경우가 계속 증가하는 것을 알 수 있습니다.

 

 

 

 

# 파이토치를 먼저 공부하고 필요하면 텐서플로도 공부하자!!