테크노트 라온피플의 머신비전 아카데미 세번째 순서 'Neural Networks (3)'

[첨단 헬로티] 머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 'LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미'를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. 1. Overview 통계에서 좋은 결과를 얻으려면, 표본조사를 할 때 전체를 대표할 수 있는 우량한 샘플을 취하고, 그 샘플들로부터 전체를 잘 설명할 수 있는 모델을 만들어야 한다. 전체를 대표할 수 없는 치우친 샘플을 얻게 되면, “장님 코끼리 만지기”처럼 엉뚱한 결과를 초래할 수도 있다. 마찬가지로 지도학습(supervised learning)을 사용하는 기계학습법에서도 선택한 학습 알고리즘뿐만 아니라 학습을 위한 훈련 데이터(training data)의 질에 따라 학습의 결과가 좌우된다. ▲ 그림 1 Overf

• 2018-06-07 16:21