인공지능

"유전학 인공지능 연구: 미래 의료의 새 지평"

유전학과 인공지능의 결합이 미래 의료에 가져올 혁신적인 변화와 가능성에 대한 깊이 있는 탐구와 유전학 연구의 변화, 현재 적용 사례, 그리고 미래 의료에 대한 가능성을 살펴봅니다. 1. 유전학과 인공지능의 결합이 여는 새로운 가능성 오늘은 유전학과 인공지능(AI)의 결합이 미래 의료에 어떤 혁신적 변화를 가져오고 있는지에 대해 탐구하고자 합니다. AI가 유전학 데이터를 해석하고 이를 의료에 적용하는 방식에서 시작해, 이 기술이 어떻게 인류의 건강과 복지를 증진시킬 수 있는지 살펴보겠습니다. 2. 유전학 인공지능 연구의 시작: 데이터의 바다를 항해하다. 유전학 연구의 시작은 DNA의 발견과 함께했습니다. 이후, 유전자 서열 분석과 유전자 변형의 발견은 우리에게 생명의 근본적 이해를 가능케 했습니다. 그러나..

"뇌 과학과 인공지능의 만남: 기초부터 이해하기"

이 포스트에서는 뇌 과학과 인공지능이 어떻게 상호작용하며, 이 두 분야가 어떻게 서로를 발전시키는지에 대한 기초적인 이해를 제공합니다. 뇌 과학의 기본 원리와 인공지능의 핵심 개념을 탐구하며, 이들의 통합이 미래 기술에 어떤 영향을 미칠지 살펴봅시다. 1. 서론 뇌 과학과 인공지능(AI)의 만남은 인간의 지능을 이해하고 모방하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 두 분야가 서로 만나면서 새로운 혁신적인 가능성을 열어주고 있습니다. 본 글에서는 이 두 분야가 어떻게 서로 영향을 주고받으며, 우리의 미래에 어떤 변화를 가져올 수 있는지 탐구해 보겠습니다. 2. 뇌 과학의 기초 뇌는 인간의 행동과 정신 활동의 중심지입니다. 뇌의 구조와 기능에 대한 이해는 신경 과학의 핵심입니다. 뇌는 다양한 부위로 구성되어 있으..

뇌과학 인공지능, 인류의 미래를 바꾼다.

뇌과학과 인공지능의 융합은 인간의 뇌 기능을 이해하고 개선하는 데 큰 도움이 됩니다. 이글에서는 뇌과학 인공지능의 의미와 발전 과정, 그리고 미래에 미칠 영향에 대해 알아봅시다. 서론: 뇌과학 인공지능이란 무엇인지, 왜 중요한지, 어떤 목표를 가지고 있는지 소개 본론 1: 뇌과학 인공지능의 역사와 발전 과정, 주요 연구자와 연구 기관, 연구 방법과 도구 소개 본론 2: 뇌과학 인공지능의 현재와 미래, 뇌과학 인공지능이 인간의 뇌와 인지 기능에 미치는 영향, 뇌과학 인공지능이 가능하게 할 미래 기술과 사회 소개 결론: 뇌과학 인공지능의 중요성과 가치, 뇌과학 인공지능에 대한 흥미와 호기심 유발, 독자들에게 더 알아보도록 권장 1. 서론 1. 뇌과학 인공지능이란 무엇일까? 뇌과학 인공지능은 뇌의 구조와 기능..

Keras optimizer 종류|Tensorflow

이번 투고에서는 머신러닝 모델에서 옵티마이저의 역할에 대해 알아보고자 합니다. 또한, 이러한 함수의 이면에 있는 기초적인 수학에 대해서 이해하며, 활용사례와 장점, 단점에 대해서 알아봅시다. 옵티마이저란 무엇인가?? 여러분들은 손실 함수(loss function)는 모델에 제공된 데이터에 대한 성능의 좋고 나쁨을 파악하기 위해 사용된다는 것을 알고 있을 겁니다. 손실 함수는 기본적으로 주어진 훈련 표본에 대한 예측 값과 계산된 값 사이의 차이를 합한 것입니다. 더 좋은 성능을 위해 뉴럴 네트워크가 손실을 최소화하도록 훈련하기 위해, 모델과 손실 함수에 관련된 가중치와 매개변수를 조정할 필요가 있습니다. 이때, 옵티마이저가 굉장히 중요한 역할을 하게 됩니다. 예를 들어봅시다. 길 모르는 언덕을 내려오는 사..

배치 정규화-속도 향상 미세조정|Neural Network

이전 투고에서는 Batch Norm(배치 정규화)이 어떻게 동작하는지 설명하고, Tensor flow에서 어떻게 사용될 수 있는지를 알아보았습니다. 이번에는 Batch Normalization에 관한 이 시리즈를 완료하기 위해서 기억해야 할 코드를 통해 알아보도록 합시다. 디폴트 상태로 실행했다면 모델의 정확도가 올라가지 않아 BN이 무용지물이 되었을 것인데요. 중요한 하이퍼 파라미터인 BN의 모멘텀을 설정하지 않았기 때문입니다. Momentum 앞서 설명한 바와 같이, Momentum은 추론을 위한 밀집된 부분의 평균을 계산할 때 이전 이동평균에 주어진 중요성 중요도이다. Momentum이 어떤 건지 모를 경우 Tensorboard에서 조정할 수 있는 것은 Smoothing 뿐이고요. 운동량은 학습 평..

Segmentation map-도로 이미지 만들기|Pix2Pix

프로젝트 수행 프로젝트를 진행하면서 필수로 수행해야 할 사항은 아래와 같다. 데이터에 한 가지 이상의 augmentation 방법을 적용하여 학습(어떠한 방법을 사용했는지 기재.) 이전에 구현했던 두 개의 Generator 중 Encoder와 Decoder 간에 skip connection이 있는 U-Net Generator를 사용 모델 학습 후, 학습된 Generator를 이용해 테스트한다. 테스트 데이터는 다운로드했던 "val" 폴더 내 이미지를 사용. 1개 이상의 이미지에 대해 테스트 과정을 거친 후 그 결과를 스케치, 생성된 사진, 실제 사진 순서로 나란히 시각화. 모델을 충분히 학습하기에 시간이 부족할 수 있다. 적어도 10 epoch 이상 학습하며 중간 손실 값에 대한 로그를 남기기. 1. S..

[Part5]Sketch2Pokemon-학습 및 테스트하기|Pix2Pix

데이터 준비하기 Generator 구성하기 Generator 재구성하기 Discriminator 구성하기 학습 및 테스트하기(현재 page) Generator와 Discriminator 학습 및 테스트 이번 스탭에서는 구현된 Generator와 Discriminator를 학습시켜보고, 스케치를 입력으로 채색된 이미지를 생성해봅시다. 먼저 학습에 필요한 손실 함수부터 정의하도록 하자. 논문의 여러 실험 결과 중 손실 함수 선택에 따른 결과의 차이는 아래와 같습니다. 레이블 정보만 있는 입력에 대해 여러 손실 함수를 사용해 실제 이미지를 만들어 낸 결과는, 일반적인 GAN의 손실 함수에 L1을 추가로 이용했을 때 가장 실제에 가까운 이미지를 생성해 내었습니다. 이번 실험에서도 두 가지 손실 함수를 모두 사용..

[Part4]Sketch2Pokemon-Discriminator구성|Pix2Pix

데이터 준비하기 Generator 구성하기 Generator 재구성하기 Discriminator 구성하기(현재 page) 학습 및 테스트하기 Discriminator 구성하기 Generator만으로 좋은 결과를 도출하기에는 부족할 것입니다. 조금 더 사실적인 이미지를 생성하기 위한 Pix2Pix를 완성시키기 위해서는 Discriminator가 필요한데, 이번 스탭에서는 Discriminator를 만들어 Pix2Pix 구조를 완성시켜 보는 시간을 가져봅시다. Discriminator의 구성요소 알아보기 아래의 사진은 Pix2Pix 논문에서 Discriminator를 구성하는데 필요한 정보이니, 알아보도록 합시다. Generator의 구성 요소와 똑같이 "C64" 등으로 표기되어 있습니다. 진짜인지 가짜 이..