1. 들어가며자율주행 자동차가 도로 위를 달릴 때, 사람, 신호등, 다른 차량을 어떻게 눈 깜짝할 새에 인식할까요? 혹은 공장 컨베이어 벨트에서 불량품을 어떻게 실시간으로 골라낼까요? 이 모든 마법 같은 일의 중심에는 YOLO(You Only Look Once)라는 객체 탐지(Object Detection) 알고리즘이 있습니다."한 번만 보면 된다(You Only Look Once)"는 당찬 이름처럼, YOLO는 이미지를 여러 번 쪼개서 분석하던 기존의 방식을 깨부수고, 사진을 한 번 '쓱' 보는 것만으로 물체의 위치와 종류를 동시에 파악하는 혁신적인 모델입니다.이번 포스팅에서는 실시간 객체 탐지의 사실상 표준(De facto standard)이 된 YOLO의 개념과 작동 원리, 역사부터 파이썬을 활용한..

1. 들어가며머신러닝 프로젝트를 진행하다 보면, 똑같은 알고리즘(예: Random Forest, CNN)을 사용했는데도 누군가는 95%의 정확도를 내고, 누군가는 70%에 머무는 경우를 보게 됩니다. 데이터 전처리의 차이일 수도 있지만, 대부분의 경우 범인은 "설정(Configuration)"에 있습니다.모델이 스스로 학습하는 것이 아니라, 사람이 학습 전에 미리 정해줘야 하는 변수, 바로 하이퍼파라미터(Hyperparameter)입니다.이번 포스팅에서는 "학습률(Learning Rate)이 뭐길래 중요할까?", "배치 사이즈(Batch Size)는 어떻게 잡아야 할까?" 등 AI 엔지니어라면 반드시 알아야 할 하이퍼파라미터의 모든 종류와 역할을 총정리해 보겠습니다.2. 하이퍼파라미터란? 2.1 정의하이..

1. 들어가며안녕하세요!지금까지 배운 머신러닝(Random Forest, SVM 등)도 훌륭하지만, 비정형 데이터(이미지, 음성, 자연어)를 처리하는 데에는 한계가 있었습니다. "고양이 사진"을 엑셀 파일처럼 행과 열로 예쁘게 정리할 수는 없으니까요.딥러닝(Deep Learning)은 인간의 뇌 신경망(Neural Network)을 모방하여, 데이터의 복잡한 패턴을 스스로 학습(Representation Learning)하는 기술입니다. ChatGPT, 알파고, 자율주행차의 핵심 엔진이기도 하죠.이번 편에서는 딥러닝의 작동 원리인 인공 신경망(ANN)부터 최신 트랜스포머(Transformer)까지, 그리고 왜 딥러닝이 머신러닝의 판도를 뒤집었는지 상세하게 파헤쳐 보겠습니다. 2. 딥러닝(Deep Lear..