전이 학습(Transfer Learning) : 개념, 장점, 활용 분야, 방법, 예제 코드, 사례
남이 미리 공부해 놓은 걸 똑똑하게 활용하는 방법, 그게 전이 학습이다.전이 학습은 이미 학습된 모델의 지식을 다른 유사한 작업에 적용하는 학습 방법입니다.쉽게 말해, 이미 거대한 데이터셋(예 : ImageNet)으로 학습된 딥러닝 모델(예 : ResNet, EfficientNet)을 다시 처음부터 학습하지 않고, 그 학습된 가중치나 구조를 새로운 과제에 맞게 재활용합니다.1. 왜 사용하는가?기존 딥러닝은 학습을 위해 방대한 데이터와 시간이 필요하지만, 전이 학습은 아래와 같이 이유로 사용됩니다. 1) 데이터가 부족한 경우새로운 문제에 사용할 데이터가 적을 때, 기존 모델의 지식을 활용하면 효과적으로 학습할 수 있음.2) 학습 시간 단축처음부터 모델을 훈련시키는 데 필요한 시간, 자원을 크게 줄일 수 있..
2025. 3. 28.
OpenCV : 개념, 장점, 활용분야, 예제 코드
1. OpenCV란?OpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 컴퓨터 비전과 이미지 처리를 위한 오픈 소스 라이브러리입니다.2000년 인텔에서 처음 개발되었고, 현재는 딥러닝, 인공지능, 로보틱스, 영상처리 분야에서 가장 널리 쓰이는 도구 중 하나입니다.C++, Python, Java, JavaScript 등 다양한 언어를 지원하며, 실시간 처리 성능이 뛰어나고, 수천 개의 이미지/영상 관련 함수가 내장되어 있습니다. 2. 왜 사용하는가?OpenCV는 이미지를 분석하고 해석하고 활용하기 위해 사용됩니다.단순한 필터링에서부터 얼굴 인식, 객체 추적, 경계 검출, 카메라 캘리브레이션까지 거의 모든 비전 작업을 수행할 수 있습니다. 웹캠에서 실시간 얼굴을 감지이미지에서 특..
2025. 3. 27.
