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빅웨이브에이아이 기술블로그

안녕하세요! 빅웨이브에이아이의 박정환입니다. 저는 항상 교육자료를 만들면서 어떻게 해야 더 쉽게 딥러닝을 소개할지 고민하는데요, 그 과정에서 만들어진 자료들을 바탕으로 최대한 쉽게 딥러닝을 알려드리고자 합니다! 딥러닝을 알기 위해서는 기반 기술인 인공지능과 머신러닝이 무엇인지부터 알아야 합니다. 지난 포스팅(디지털 헬스케어)에서도 한번 소개를 드렸죠? 인공지능 디지털 헬스케어, AI가 지켜주는 우리의 건강! 안녕하세요! 빅웨이브에이아이의 박정환입니다. 전 세계적으로 심각한 고령화 추세와 급등하는 의료비 부담에 대한 국가적 대응이 시급한 상황입니다. 디지털 헬스케어 산업은 예방, 개인맞춤 bigwaveai.tistory.com 딥러닝 개념 인공지능이란 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 논증능력, 자연..

안녕하세요! 빅웨이브에이아이의 박정환입니다. 지난 SOTA 알고리즘 포스팅 글은 정형 데이터 분석 분야의 TabNet에 대해서 알아보았는데요, 이번 시간에는 이미지 분류 분야의 SOTA 알고리즘인 ViT(Vision Transformer)-G/14에 대해서 알아보도록 하겠습니다! Key Idea 트랜스포머(Transformer)란 멀티헤드 어텐션(Multi-Head Attention) 기법이 적용된 인코더 디코더 구조의 모델을 의미합니다. ViT 모델은 트랜스포머 방법론을 이미지 분석 분야에 적용한 것입니다. ViT는 이미지를 고정된 사이즈로 분할하여 선형으로 모델에 입력한 후 포지션 임베딩 및 벡터 시퀀스를 모델의 인코더에 입력합니다. 분류 Task를 위해 추가적으로 클래스 토큰을 시퀀스에 추가하는 방..