"CNN 기계학습모델"의 검색결과 입니다.

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"CNN 기계학습모델" 검색결과 1-20 / 110건

이미지 기반 기계 학습과 BIM을 활용한 자동화된 시공 진도 관리 - 합성곱 신경망 모델(CNN)과 실내측위기술, 4D BIM을 기반으로 - (Automated Construction Progress Management Using Computer Vision-based CNN Model and BIM)

한국건설관리학회 노주희, 박문서, 이현수

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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딥러닝 기반 CNN 기계학습모델을 활용한 KP4 소재 5축 고속 가공 특성 예측 및 공구 틸트각 최적화 연구 (Prediction of 5-Axis Machining Characteristics of KP4 Material and Optimization of Tool Tilt Angle Using Deep Learning-Based CNN Machine Learning Model)

표준인증안전학회 박지영, 김승권, 박지혜, 박종훈, 김수현

논문 | 17페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.17 | 수정일 2025.05.10

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객체 인식 기술의 원리와 응용 분야

을 구현하는 것은 매우 복잡한 도전 과제였다. 20세기 후반까지 객체 인식은 규칙 기반 처리와 패턴 매칭에 의존했으나, 21세기에 들어 기계학습, 특히 딥러닝 기반 모델이 등장 ... 으로 특정 범주에 할당한다. 초기에는 사람이 직접 특징을 설계했지만, 현대 딥러닝 기반 기법에서는 모델이 자동으로 특징을 학습한다.(2) 전통적 객체 인식 기법의 발전전통적 객체 ... 해야 한다는 한계가 있었다.(3) 딥러닝 기반 객체 인식 모델의 혁신2012년 알렉스넷(AlexNet)의 등장 이후 합성곱 신경망(CNN)은 객체 인식 분야의 판도를 바꾸었다. CNN

리포트 | 3페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.27

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CNN을 이용한 이미지 분류-일반 농산물과 GMO의 구분

기계에게 학습. 데이터로부터 스스로 학습을 가장 잘 표현하는 규칙, 패턴을 찾는 것(함수로 정의하는 과정 ? x와 y관계)딥러닝 : 인간의 뇌 신경망을 모방한 인공 신경망, 분류 ... , 자율 로봇 등 다양한 분야에서 사용된다. 학습 자료의 양이 많을수록, 학습의 단계가 세분화될 수록 성능이 좋아진다.3. 인간의 시각 처리를 흉내 낸 인공지능 ? CNN딥러닝은 사물 ... 을 이끌었다. CNN에서 필터는 가중치처럼 학습을 통해 보정이 가능하며, 이미지 학습의 목적은 컨볼루션 연산을 했을 때 가장 성능이 좋은 필터의 조합을 찾는 것이다.커널(필터)를 이동

리포트 | 10페이지 | 15,000원 | 등록일 2024.11.18

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딥러닝 기반 음성인식 혁신

) 대규모 음성 데이터와 사전학습 모델의 역할(7) 산업 현장에서의 응용 사례: 스마트 비서, 의료, 자동차, 교육(8) 딥러닝 음성인식의 한계와 윤리적 쟁점3. 결론4. 참고문헌 ... 1. 서론음성인식 기술은 인간과 기계 간의 의사소통 방식을 혁신적으로 변화시켜 왔다. 그러나 1990년대까지의 음성인식 기술은 은닉 마르코프 모델(HMM)과 가우시안 혼합 모델 ... 에 여러 은닉층을 두어 복잡한 비선형 관계를 학습한다. 음성인식에서 DNN은 음향 모델로 사용되어, 음성 신호의 특징 벡터와 음소 상태 간의 확률 분포를 더 정확히 추정할 수 있게 되

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.28

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인공지능의 이미지 인식과 생성 원리 및 활용 연구

어 가장 핵심적인 역할을 하는 기술은 바로 'CNN(합성곱 신경망)'입니다. CNN은 인간의 시각 시스템을 모방하여 설계된 딥러닝 모델의 일종으로, 이미지 데이터를 효율적으로 처리 ... 은 특징 맵의 크기를 줄여 데이터의 양을 효율적으로 감소시키는 역할을 합니다. 이를 통해 모델의 복잡도를 줄이고, 이미지의 위치 변화에도 강건한(robust) 특징을 학습할 수 있 ... 으로 최종적인 분류를 수행합니다. 예를 들어, 입력된 이미지가 고양이인지, 개인지, 새인지 등을 확률적으로 예측합니다. CNN의 학습은 '역전파(Backpropagation

리포트 | 13페이지 | 3,000원 | 등록일 2025.11.28

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2024년 김영평생육원 경영정보시스템 전체 1등 A+의 만점 받은 과제 _인공지능의 개념과 기술, 활용사례에 대해 조사하시오

한 계학습은 데이터를 이용하여 모델을 학습한다는 공통점이 있지만, 데이터를 학습하는 과정에서 큰 차이가 있다. 기계학습으로 이미지를 인식하기 위해서는 사진을 그대로 사용하는 것 ... 이 아니라 사진 속에 객체를 가장 잘 구분할 수 있는 특성인자(feature)를 찾아내야 한다. 기계학습에서 모델의 성능을 결정하는 것은 ‘이 특성인자가 얼마나 데이터를 잘 대표 ... 하는가’이다. 반면 딥러닝의 경우에는 사람이 특성인자를 선정하는 것이 아니라 데이터에서 모델을 학습하는 과정에서 목표를 잘 달성할 수 있는 특성인자를 스스로 찾는다. 학습을 통해 기계

리포트 | 8페이지 | 3,000원 | 등록일 2024.08.21 | 수정일 2024.11.28

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R-CNN 영상 이미지 인식을 이용한 차량간 거리 추정

적으로 분류된 오브젝트의 바운딩 박스 좌표를 더 정확히 맞추기 위해 선형 회귀(linear regression) 모델을 사용합니다[1].그림 1. R-CNN 수행 과정R-CNN ... 의 문제점은 모든 바운딩 박스마다 CNN을 돌려야 하고 분류를 위한 SVM, 바운딩 박스를 위한 선형 회귀까지 세가지 모델을 모두 훈련시키기 어렵다는 점이다. Fast R-CNN은 이 ... 하여 pooling 한다. 이렇게 하면 바운딩 박스마다 CNN을 돌리는 시간을 획기적으로 단축할 수 있다. 또한 SVM와 선형 회귀 모델을 모두 하나의 네트워크에 포함시켜 훈련을 시킨다

리포트 | 12페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.09

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경영정보시스템_인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오

는 계속해서 이루어지고 있다. 강한 인공지능이 실현된다면, 인간의 뇌와 유사한 형태로 다양한 작업을 처리할 수 있는 시스템이 될 것이다.2. 인공지능 기술: 기계학습과 딥러닝인공지능 ... 기술 중 중요한 분야는 기계학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)이다. 기계학습은 컴퓨터가 데이터를 통해 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 예측 ... 이나 분류를 할 수 있도록 하는 기술이다. 기계학습은 크게 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습

리포트 | 6페이지 | 3,000원 | 등록일 2025.02.26

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심층신경망과 전통적 기계학습 모델의 비교

심층신경망(DNN)과 전통적 기계학습 모델의 비교목차1. 서론2. 본론(1) 전통적 기계학습의 기본 원리와 특징(2) 심층신경망의 구조적 특성과 학습 방식(3) 특징 추출 방식 ... 하고, 양자의 상호보완 가능성을 모색한다.2. 본론(1) 전통적 기계학습의 기본 원리와 특징전통적 기계학습 모델은 주어진 데이터에서 특징을 직접 설계하고, 이 특징을 기반으로 패턴 ... 은 전통적 HMM-GMM 모델을 압도하는 성과를 보였다.(5) 계산 자원과 효율성 비교전통적 기계학습은 상대적으로 적은 계산 자원으로도 훈련과 예측이 가능하다. 이는 제한된 하드웨어

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.09.02

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SAH차 미래대회 입선작

, 이번에 만들어질 기계는 인간을 뛰어넘을 수 있다고 가정하고 만들고 있는데, CNN의 기초원리는 인간의 뇌에서 왔기 때문에 인간과 학습을 같이한 내가 가장 잘 맞겠다고 판단한 것이 ... 었다.우리는 7년의 노력 끝에 양자학습모델을 만들어 냈다. 양자학습은 양자컴퓨터의 수많은 경우의 수의 계산능력을 활용하여 CNN에 도입한 것이었다. 따라서 양자학습 모델은 매우 ... 된 기계들로 초기에는 2년 정도는 인간의 뇌 안에서 학습을 하게 되고 그다음 3년은 휴머노이드 로봇의 메인보드에 삽입되어 진정한 AI 로봇이 된다.오늘 난 나의 친구 알레한드로

Non-Ai HUMAN
| 리포트 | 3페이지 | 1,000원 | 등록일 2022.10.02

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시계열 분야의 딥러닝

다는 점이 밝혀짐에 따라서 최근에는 딥러닝에 대한 적용 및 검증을 진행하고 있다. 이와 같이 시계열 예측을 위한 딥러닝 모델의 종류는 크게 3가지(RNN 기반, CNN 기반 ... 음을 입증한 최초의 아키텍처이다.5) RNN- 시계열 데이터에 적용된 딥러닝 모델 중 가장 고전적인 접근 방법이다.- Vanilla RNN의 경우 깊은 신경망을 학습시키는 과정에서 기울 ... 다.- 시계열에서는 다변량 전력량 예측 분야에 많이 사용되는 방법이다.6) ConvNets- 컴퓨터 비전 분야에서 사용된 CNN 기반 모델을 신호 및 시계열 데이터 모델링에 사용

Non-Ai HUMAN
| 리포트 | 3페이지 | 2,500원 | 등록일 2022.04.24

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2024 빅데이터 분석 기사 필기 3과목

), 준지도학습, 강화 학습딥러닝 DNN, CNN, RNN, GAN2. 통계분석(오랫동안 사용되어 온 전형적인 데이터 모델 구축 기법)회귀분석 - 종속변수에 대한 독립변수의 선형 ... 된 집합에 배정하는 것- 예) 소고기 등급 분류, 사과 등급 분류- 학습한 내용을 활용해서 숫자 이미지 분류를 할 수 있음- 통계적 기법, 트리기반 기법, 최적화 기법, 기계학습 ... 1. 분석 모형의 종류통계분석 기술통계, 추론통계데이터 마이닝 분류, 추정, 예측, 연관, 군집, 기술 분석머신 러닝 지도학습(분류, 회귀), 비지도학습(군집, 차원축소, 연관

시험자료 | 22페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.04.19

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CNN은 어떻게 개와 고양이를 구별하는것일까?

되었습니다. 우리말로 컨벌루션을 합성곱 이라고도 표현합니다.일반적인 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 디지털 이미지를 해석하고 이해하도록 가르치는 것을 다루는 기계 학습 분야이며, 이 기술은 수많 ... 데이터 세트가 제공되어야 하겠죠. 그런 다음 CNN은 고양이나 개를 가장 잘 나타내는 특징을 식별하는 방법을 학습합니다.예를 들어 CNN은 고양이 귀 모양이 세모 뾰족하다거나 하 ... 는 가장 중요한 이유가 이러한 학습을 가장 많이 했기에 가장 우수한 인공 지능이라고 알려져있기 때문입니다.CNN은 자율주행 자동차와 관련하여 퍼즐의 한 조각일 뿐 입니다. 그러나

Non-Ai HUMAN
| 리포트 | 8페이지 | 2,500원 | 등록일 2022.10.30

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인하대학교 전자공학 종합설계 손글씨 인식 MNIST 결과보고서

아 Parameter가 없다.그러나 CNN에는 단점이 존재한다. 모델의 학습 깊이가 깊어질수록 오히려 성능이 떨어지는 현상이 생긴다. 이는 layer가 깊어질수록 미분 계산이 점차 많 ... 는 Label(레이블)정보가 함께 들어 있다. 기계학습 분야에서 아주 유명한 데이터 셋으로 간단한 실험에서부터 논문으로 발표되는 연구까지 다양한 곳에서 이용되는 손글씨 숫자 이미지 집합이 ... 지만 테스트 데이터 셋에서는 정확도가 매우 낮게 측정된다. 따라서, 이를 위해 과적합에서 벗어날 수 있게 모델을 훈련시켜야한다. Overfitting을 피하는 방법으로는 모델 학습

Non-Ai HUMAN
| 리포트 | 5페이지 | 4,900원 | 등록일 2021.09.26

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인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model 대규모 언어 모형)과 LMM(Large Multimodal Model 대규모 멀티모달 모형)을 비교, 설명하고, Deep Learning과의 관계에 대해 논하시오.

했다. Deep Learning이 주목받게 된 배경에는 다층 신경망 모델이 대규모 데이터에 대한 학습에서 뛰어난 성능을 내는 사실이 크게 작용했다. 그 결과 이미지 분류, 음성 인식 ... , 기계 번역 등 다양한 영역에서 획기적인 성능을 보여주었고, 방대한 언어 데이터를 다루는 방식에도 큰 변화를 가져왔다.언어 모델을 더 크게 확장하면 방대한 파라미터를 가진 신경망 ... 을 제시할 계획이다.II. 본론1) LLM과 LMM의 개념 및 특징LLM은 문자 정보를 바탕으로 모델이 스스로 규칙과 패턴을 학습해 문장 생성, 문맥 추론 같은 기능을 수행한다. 전통

방송통신대 | 4페이지 | 1,500원 | 등록일 2025.02.23

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성균관대학교 인공지능학과 대학원 학업계획서

을 했습니다. 사전 학습된 언어모델을 4비트 양자화를 통해 메모리 효율성을 높였습니다. 답변 생성 시 문장을 끝맺지 못하는 문제를 해결하기 위해 데이터셋에 EOS_TOKEN을 추가 ... 한 사용자와의 자연스러운 상호작용을 구현하는 방법을 배웠습니다. 언어 모델을 fine-tuning하는 과정에서 많은 어려움을 겪었습니다. 새로운 데이터를 학습시킬 때마다 이전 지식 ... 구축을 목표로 연구를 진행할 것입니다. 또한 망각 문제를 넘어서 모델 일반화, 학습 효율성, 언어 모델의 편향성 문제와 같은 NLP/LLM과 관련된 과제에 도전할 것입니다. 이

자기소개서 | 4페이지 | 4,000원 | 등록일 2024.10.27 | 수정일 2025.01.15

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[KMOOC] 인공지능과 기계학습, 원리와 응용 전체답지

의 학습능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술이다.데이터를 학습해 지식을 추출하는 기법이다.예측 모델은 히스토리컬 데이터를 학습한 결과로 만들어진다.기계학습을 통해 도출 ... 인공지능과 기계학습, 원리와 응용KMOOC 2023년 1학기 퀴즈 10주차 + 총괄평가 족보[퀴즈 1-10주차][1주차]퀴즈01-11점 획득가능 (성적반영)다음 중 인공지능 ... 중 틀린 것은?데이터를 학습하여 지식을 추출하는 접근법이 주목받았다.증가된 컴퓨팅 파워와 빅 데이터가 결정적 공헌을 했다.기계학습 알고리즘의 발전도 수반되었다.강한 인공지능

시험자료 | 21페이지 | 8,000원 | 등록일 2023.08.16 | 수정일 2024.04.17

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기계학습을 활용한 의료 혁신

영상 진단과 패턴 인식 기술영상 의학은 기계학습이 가장 활발히 활용되는 분야다. 딥러닝 기반 합성곱 신경망(CNN)은 방사선 영상, CT, MRI 이미지에서 암, 폐렴, 뇌졸중 ... 창출에서의 기계학습신약 개발은 전통적으로 평균 10년 이상, 수십억 달러의 비용이 소요된다. 그러나 기계학습은 신약 후보 물질의 발굴 속도를 획기적으로 단축시키고 있다. 딥러닝 모델 ... 기계학습을 활용한 의료 혁신목차1. 서론2. 본론(1) 의료 분야에서 기계학습의 필요성(2) 의료 데이터의 특성과 도전 과제(3) 기계학습 기반 영상 진단과 패턴 인식 기술(4

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.20

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딥러닝의 기본 개념과 발전과정

패러다임을 제시한 전환점으로 평가된다. 20세기 후반까지만 해도 인공지능은 규칙 기반의 전문가 시스템이나 전통적인 기계 학습에 의존했으며, 이는 복잡한 문제 해결에 뚜렷한 한계 ... 한 전략 게임조차도 기계가 학습할 수 있음을 보여주었다.이처럼 딥러닝은 단순한 기술적 흥미를 넘어서 산업과 사회 전반에 걸쳐 깊은 영향을 미치고 있다. 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지 ... 적 연구뿐 아니라 정책, 산업 전략 수립에도 필수적이다.2. 본론(1) 딥러닝의 개념과 정의딥러닝은 다층 인공신경망을 기반으로 한 기계 학습 방법으로 정의된다. 기존의 얕은(s

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.20

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