즐거운 사람과 컴퓨터 즐거운 사람과 컴퓨터

컴퓨터 하드웨어(GPU)를 주로 이용하는 딥러닝 기술이 최근에 활발하게 연구되고 있고, 그중 저화질의 비디오를 고화질의 비디오로 변환해줄 수 있는 초해상화 (Super-resolution) 기술도 크게 발전하고 있다신경망을 다운받아 초해상화(Super-resolution)를 적용할 수 있는 상황에는 초해상화(Super-resolution) 기술을 사용하여 버퍼에 있던 저화질의 비디오를 고화질의 비디오로 변환시키고 비디오플레이어 버퍼의 저화질 비디오를 대체하게 된다사용자의 컴퓨터에서는 동영상 시청과 함께 병렬적으로 심층 콘볼루션 신경망(CNN) 기반의 초해상화 기술을 사용해 비디오 플레이어 버퍼에 저장된 저화질 비디오를 고화질로 바꾸게 된다출처 : http://www.aitimes.kr/news/artic..

연구팀은 엔비디아 GeForce GTX 1080 TI 및 TITAN Xp GPU와 cuDNN 가속화 텐서플로우(TensorFlow) 딥러닝 프레임 워크를 사용하여 여러 데이터 세트에 대한 강화학습 시스템을 학습하여 캐릭터의 포즈를 추정하고 다양한 비디오 클립에서 모캡(mocap) 데이터를 추출했다또한 시스템은 비디오 클립을 주면 알고리즘이 각 프레임의 액터의 포즈와 움직임을 추정한다한편 이 동영상에서 본 움직임을 자동으로 포착하고 흉내낼 수 있는 강화학습 기반의 시스템은 "SFV: Reinforcement Learning of Physical Skills from Videos"이란 제목으로 지난 15일 아카이브를 통해 발표됐으며, 논문의 핵심은 포즈 추정(포즈 트래킹)과 강화학습을 통합한 비디오 클립에서..

김형찬 교수팀은 삼출성 나이관련 황반변성 환자의 빛간섭단층촬영에서 관찰되는 망막내액, 망막하액, 망막하고반사물질, 망막색소상피박리를 딥러닝 기술인 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 이용해 자동으로 구획화 해 안과 전문의와 비교 분석한 것이다.김 교수팀은 인공지능과 2명의 안과 의사 간의 Dice coefficient(다이스 계수), 양성예측도, 민감도, 상대면적차이, 급내상관계수 및 구획화에 사용한 시간을 확인했다그 결과, 240장의 시험데이터에 대해 신경망과 안과 의사 1간의 다이스 계수는 망막내액, 망막하액, 망막하고반사물질, 망막색소상피박리 순서로 0.78, 0.82, 0.75, 0.80 로 나타났다출처 : http://www.aitimes.kr/new..

업계 최초로 플리어 시스템(FLIR Systems)이 딥러닝 기능이 있는 머신비전(machine vision) 카메라인 플리어 파이어플라이(FLIR Firefly®) 카메라군을 18일(현지시각) 발표했다이 카메라는 인텔 모비디우스 미리어드 2(Movidius™ Myriad™ 2) 비전 프로세싱 유닛(VPU)을 탑재했으며, 플리어 파이어플라이는 영상 분석 전문인들이 딥러닝 기능을 사용해 보다 정확한 판단을 내려서 시스템을 더 빠르고 쉽게 개발하도록 하기 위해 설계됐다또한 인텔 모비디우스 미리어드 2 VPU의 첨단 기능을 압축된 소형의 저전력 카메라에 탑재해 내장형 시스템과 포켓용 시스템에 적합하다 출처 : http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=12665

이 문서는 영문으로된 내용을 카카오 번역기를 활용하여 번역한 내용입니다. 개인적인 공부 및 추후 다시 볼 수 있도록 하기 위해 개인 블로그에 번역 내용을 옮겨 놓았습니다. 원문과 내용이 다를시 책임지지 않으며, 저작권 문제가 발생시 언제든 삭제 될 수 있습니다. 원문보기 : https://www.datacamp.com/community/tutorials/scikit-learn-fake-news 소위 ‘가짜 뉴스’를 찾아내는 것은 쉬운 일이 아니다. 첫째, 가짜 뉴스가 정치적 진술이 되었다는 점에서 가짜 뉴스가 무엇인지 정의하고 있습니다. 정의를 찾거나 동의할 수 있다면, 실제 뉴스와 가짜 뉴스를 수집하고 적절하게 분류해야 한다(명확한 구별을 가장 잘 보여주기 위해 유사한 주제에 대해 희망적으로). 일단 ..

이 문서는 영문으로된 내용을 구글 번역기를 활용하여 번역한 내용입니다. 개인적인 공부 및 추후 다시 볼 수 있도록 하기 위해 개인 블로그에 번역 내용을 옮겨 놓았습니다. 원문과 내용이 다를시 책임지지 않으며, 저작권 문제가 발생시 언제든 삭제 될 수 있습니다. 원문보기 : https://hackernoon.com/everything-you-need-to-know-about-neural-networks-8988c3ee4491 신경망에 대해 알아야 할 모든 것Courtesy: Kailash Ahirwar (Co-Founder & CTO, Mate Labs) Intro: 인공 지능이란 무엇인지를 이해하고 머신러닝 및 딥러닝의 어떻게 힘을 발휘하는지 압도적인 경험입니다. 우리는 그 경험을 통해 얻은 독학 엔지니..

이 문서는 영문으로된 내용을 구글 번역기를 활용하여 번역한 내용입니다. 개인적인 공부 및 추후 다시 볼 수 있도록 하기 위해 개인 블로그에 번역 내용을 옮겨 놓았습니다. 원문과 내용이 다를시 책임지지 않으며, 저작권 문제가 발생시 언제든 삭제 될 수 있습니다. 원문보기 : https://petewarden.com/2017/10/29/how-do-cnns-deal-with-position-differences/ 위치 차이를 CNN이 어떻게 처리합니까?이미지 분류를 위해 convolutional neural networks를 사용하는 것에 대해 배운 엔지니어는 흥미로운 질문을 던졌습니다. 모델은 이미지의 다른 위치에 있는 물체를 인식하는 방법을 어떻게 알 수 있습니까? 이것은 실제로 많은 설명이 필요하기 때..

* 데이터를 가지고 할 수 있는 일 이런 데이터 금광을 활용할 수 있는 인공 지능과 머신러닝이 부상했다* GPU 기반의 서버가 딥 러닝 알고리즘을 중심으로 한 인공지능을 위한 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 필수 기술로 빠르게 부상하고 있다(CPU가 나머지 대부분을 처리하는 정도)* 데이터 어레이를 지원, 큰 데이터 어레이를 더 빠르게 처리할 수 있도록 만들어졌다* 엔비디아는 하드웨어를 원래 의도와는 다소 다르게 사용할 수 있는 소프트웨어 플랫폼인 CUDA를 통해 딥 러닝 알고리즘을 효과적으로 활용할 수 있는 기술을 구현했다* 따라서 머신러닝 프로젝트를 구현하고 관리할 수 있는 GPU 기능과 전문성을 제공할 수 있는 소수의 인공 지능 및 소프트웨어 엔지니어링 서비스 공급업체를 찾는다 원문보기 : ht..