ai가 사물을 인식하는 원리가 뭔지 궁금합니다.
ai가 사물을 인식하는 원리가 뭔지 궁금합니다. 예를 들면 강아지나 고양이를 보여주고 그게 뭔지 물으면 어떻게 판단하고 생각해서 그것을 맞추나요??
안녕하세요. 설효훈 전문가입니다. AI가 사물을 인식하는 것은 이전에 학습했던 사진이나 데이터들을 분석하여서 그것과 비슷한 특징이나 패턴등을 확이해서 인식합니다. 고양이의 모습에 대해서 학습하고 그럼 그 패턴이나 윤곽, 모양등을 일치시켜 보고 그와 가장 비슷한것에 대한 결론을 지어서 말해주는 것입니다.
1명 평가안녕하세요. 이슬기 전문가입니다.
AI가 사물을 인식하는 원리는 딥러닝 방식을 이용한 머신러닝을 통해
AI가 강아지와 고양이의 차이를 이미지 학습을 통해 인식하고
추후에는 이렇게 학습한 패턴을 통해 일치하는 %에 따라서 강아지인지 고양이인지 인식하여 출력하는 원리입니다.
안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.
인공지능은 강아지 고양이 처럼 정답이 붙은 수많은 이미지 데이터를 학습하며 귀 모양 눈 위치 질감 같은 특징 패턴을 스스로 찾아 냅니다 신경망은 픽셀 값을 여러 층에서 수치로 변환해 확률을 계산하는 겁니다 사람처럼 이해한다기보다 확률적으로 가장 그럴듯한 분류를 선택하는 방식입니다
안녕하세요. 김상엽 전문가입니다.
AI가 사물을 인식하는 방식은 사람처럼 '이해한다'라기보다는 패턴을 비교해서 확률적으로 판단하는 구조에 가깝습니다. 예를 들어 강아지 사진을 인식할 때, AI는 귀 모양, 눈 위치, 털 질감, 얼굴 비율 같은 수 많은 특징을 숫자로 바꿔서 분석합니다. 이 과정은 미리 학습된 수십만~수백만 장의 이미지 데이터와 비교해 "이 특징 조합은 강아지일 확률이 몇%다"라는 식으로 계산됩니다. 그래서 AI는 고양이와 강아지 개념적으로 아는 게 아니라, 과거에 본 데이터와 가장 비슷한 패턴을 맞춘다고 보는 게 맞습니다. 데이터가 많고 다양할수록 인식 정확도가 높아지는 이유도 이 때문입니다.안녕하세요. 박형진 전문가입니다.
AI는 기본적으로 빅데이터를 기반으로 연산합니다.
말씀하신 강아지나 고양이의 수많은 사진들로 이를 인지하며 물체의 세밀한 특징부터 파악을 해 전체적인 물체를 인식합니다. 가령 눈 코 입 등의 모양을 파악해 데이터상 비슷한 형태의 물체를 찾아 인지합니다.
다만 사물마다 미세하게 다르게 생겼기 때문에 무조건 100%라는 것은 없으며 확률이 90%이상이면 강아지나 고양이라고 판단합니다.
참고 부탁드려요~