컴퓨터 비전에서 머신 러닝 및 데이터 마이닝의 역할

인공 지능(AI)은 다양한 유형의 데이터를 분석하고 시간이 지남에 따라 학습하는 데 뛰어난 강력한 기술입니다. 예를 들어, AI의 한 분야인 컴퓨터 비전은 시각적 데이터를 이해하는 데 중점을 둡니다. 또 다른 중요한 영역은 머신 러닝(ML)이며, 데이터 마이닝과 함께 컴퓨터 비전 모델을 개선하는 데 큰 역할을 합니다. 데이터 마이닝은 대규모 데이터 세트에서 유용한 패턴을 찾는 데 중점을 두는 반면, 머신 러닝은 이러한 패턴을 사용하여 자세한 지침 없이도 작업을 처리하도록 AI 모델을 학습시킵니다.

이러한 기술은 최근 몇 년 동안 크게 성장했기 때문에 자율 주행 자동차, 금융 및 제조와 같은 산업에서 점점 더 보편화되고 있습니다. 이 기사에서는 데이터 마이닝과 머신 러닝이 무엇인지, 컴퓨터 비전에서 어떻게 사용되는지, 그리고 의료와 같은 분야에서 발전을 주도하기 위해 어떻게 협력하는지 분석할 것입니다. 시작해 보겠습니다!

머신 러닝이란 무엇입니까?

머신 러닝은 기계가 인간과 유사한 방식으로 학습할 수 있도록 지원하며, 데이터와 알고리즘을 사용하여 패턴을 식별하고 최소한의 인간 지침으로 의사 결정을 내립니다. 이러한 시스템은 시간이 지남에 따라 데이터에 노출됨에 따라 점차적으로 더 정확한 예측을 수행합니다.

이 프로세스는 알고리즘을 사용하여 입력 데이터를 기반으로 예측 또는 분류를 수행하는 방식으로 작동합니다. 알고리즘은 먼저 패턴을 식별하고 초기 추측 또는 추론을 수행합니다. 정확도를 측정하기 위해 오류 함수는 모델의 출력을 알려진 예제와 비교한 다음 시스템은 오류를 최소화하기 위해 매개변수를 조정합니다. 평가 및 조정의 이러한 주기는 모델이 원하는 수준의 성능에 도달할 때까지 자동으로 계속됩니다.

일반적으로 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습 및 강화 학습의 네 가지 유형의 머신 러닝이 있습니다. 각각을 살펴보겠습니다.

• 지도 학습: 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터에서 학습하여 새로운 입력에 대한 출력을 예측합니다. 이메일 서비스의 스팸 필터링 시스템은 지도 학습을 사용합니다.

• 비지도 학습: 지도 학습과 달리 이 방법은 레이블이 지정되지 않은 데이터로 작동합니다. 알고리즘은 지침 없이 유사성을 기반으로 패턴을 식별하거나 데이터를 그룹화합니다. 이는 이상 감지와 같은 작업에 자주 사용됩니다. 

• 준지도 학습: 이 접근 방식은 소량의 레이블이 지정된 데이터와 더 큰 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트를 결합합니다. 알고리즘은 둘 다에서 학습하여 정확도를 향상시키므로 레이블이 지정된 데이터가 부족하거나 비용이 많이 들 때 유용합니다.

• 강화 학습: 여기서 알고리즘은 환경과 상호 작용하고 작업에 따라 보상 또는 벌칙을 받아 학습합니다. 보상을 최대화하는 것을 목표로 지속적으로 개선되며 로봇 공학, 게임 및 자율 주행 자동차와 같은 분야에서 일반적으로 사용됩니다.

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데이터 마이닝이란 무엇입니까?

데이터 마이닝은 대규모 데이터 세트를 탐색하고 분석하여 즉시 명확하지 않은 숨겨진 패턴, 추세 및 가치 있는 통찰력을 찾는 프로세스입니다. 여기에는 데이터 내의 연결 및 패턴을 식별하기 위해 통계 기술, 머신 러닝 및 데이터베이스 관리 도구의 조합을 사용하여 원시 데이터를 유용한 정보로 변환하는 작업이 포함됩니다.

이 프로세스는 데이터베이스 또는 스프레드시트와 같은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 구조화된 형식으로 구성하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 정확성을 확인하기 위해 오류, 불일치 또는 누락된 세부 정보를 제거하기 위해 데이터를 정리합니다. 데이터가 준비되면 고급 알고리즘과 통계적 방법이 데이터를 분석하는 데 사용됩니다.

다음은 데이터를 분석하는 데 사용되는 가장 일반적인 기술 중 일부입니다.

• 분류(Classification): 식별된 패턴을 기반으로 데이터를 미리 정의된 범주로 그룹화합니다.
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• 군집화(Clustering): 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화하여 데이터 내에서 자연스러운 그룹을 식별합니다.
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• 연관 분석(Association): 변수 간의 관계를 식별합니다. 예를 들어 함께 자주 구매하는 품목 패턴을 찾는 것과 같습니다.

이러한 기술은 데이터에서 의미 있는 패턴과 통찰력을 추출하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 결과를 이해하고 실행할 수 있는 방식으로 해석하고 제시하여 원시 데이터를 귀중한 통찰력으로 전환함으로써 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

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머신러닝 및 데이터 마이닝의 응용 분야 이해

머신러닝과 데이터 마이닝이 큰 변화를 가져올 수 있는 다양한 산업 분야에 많은 응용 분야가 있습니다. 이러한 기술의 영향을 이해하기 위해 소매 산업을 예로 들어보겠습니다.

머신러닝은 온라인 판매에 의존하는 소매업체에 특히 유용할 수 있습니다. eBay 및 Amazon과 같은 대기업은 전체 판매 주기에서 통합된 머신러닝 도구를 사용하고 있습니다. 소매업체가 이를 사용하는 주요 방법 중 하나는 제품 매칭입니다. 여기에는 가격 비교, 통합 제품 페이지 생성, 제품 격차 발견에 유용한 다양한 카탈로그에서 동일한 품목을 식별하고 연결하는 작업이 포함됩니다. 수동 매칭은 작은 카탈로그에 적합하지만 ML을 사용하면 훨씬 더 큰 카탈로그를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한 정확히 일치, 유사 일치, 이미지 일치, 속성 일치, 카테고리 일치, 교차 도메인 일치와 같은 다양한 유형의 제품 일치를 용이하게 합니다.

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소매업에서 데이터 마이닝의 흥미로운 응용 분야는 특히 고객 세분화를 통해 고객 행동을 이해하는 것입니다. 고객은 인구 통계, 쇼핑 패턴, 이전 구매 내역 등과 같은 공유 특성을 기반으로 그룹화할 수 있습니다. 소매업체는 이러한 그룹을 사용하여 현재 및 미래 구매자에게 도달하기 위한 새로운 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

고객 행동에 대해 말하자면, 소매업에서 데이터 마이닝의 또 다른 중요한 사용 사례는 고객 이탈 또는 손실이라고도 하는 이탈 분석입니다. 소매업체는 어떤 유형의 고객이 떠나는지, 왜 떠나는지, 유지율을 개선하는 방법을 파악할 수 있습니다. 어느 정도의 이탈은 불가피하지만 데이터 마이닝을 통해 패턴을 식별하면 소매업체가 특별 할인이나 쿠폰 제공과 같은 사전 조치를 취하여 고객 손실을 줄일 수 있습니다.

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ML, 데이터 마이닝 및 컴퓨터 비전 간의 연결

컴퓨터 비전은 실제로 컴퓨터가 이미지 및 비디오의 시각적 데이터를 해석하도록 가르치는 데 중점을 둔 머신러닝의 하위 집합입니다. 한편, 데이터 마이닝은 방대한 양의 원시 데이터를 분석하여 컴퓨터 비전 애플리케이션을 지원하여 모델 훈련에 가장 적합한 이미지를 식별할 수 있습니다. 이는 모델이 불필요한 데이터를 줄이고 중요한 사항에 집중할 수 있도록 최상의 예제에서 학습하도록 하는 데 중요합니다. 결과적으로 데이터 마이닝은 컴퓨터 비전 모델이 보다 효율적이고 정확하게 작동하도록 지원하여 객체 감지, 이미지 분류 및 인스턴스 분할과 같은 작업을 개선합니다.

ML, 데이터 마이닝 및 컴퓨터 비전을 사용하는 애플리케이션 탐색

ML, 데이터 마이닝 및 컴퓨터 비전의 시너지 효과를 이해하기 위해 의료 분야의 애플리케이션 예를 살펴보겠습니다.

머신러닝, 데이터 마이닝 및 컴퓨터 비전은 의료 분야에서 주요 발전을 주도하고 있습니다. 미국의 존스 홉킨스 의과대학과 같은 의료 기관에서는 이러한 기술을 사용하여 의료 영상을 분석하고 종양과 같은 질병 및 이상 징후를 조기에 감지합니다. Ultralytics YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 이미지를 분석하여 이상 징후를 식별할 수 있으며, 머신러닝은 잠재적인 건강 문제를 나타낼 수 있는 환자 기록에서 패턴을 찾을 수 있습니다. 그런 다음 데이터 마이닝이 개입하여 방대한 양의 관련 데이터를 검색하여 효과적인 치료법이나 가능한 치료법을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 기술을 결합함으로써 의료 전문가는 상태를 보다 정확하게 진단하고 더 나은 치료 계획을 개발하여 궁극적으로 환자 결과를 개선할 수 있습니다.

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과제 및 미래 방향

컴퓨터 비전을 사용하는 애플리케이션, 데이터 마이닝 및 머신러닝은 다양한 이점을 제공하지만 고려해야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 이러한 혁신은 성능을 높이기 위해 방대한 양의 데이터가 필요한 경우가 많으며 데이터 개인 정보 보호가 문제가 될 수 있습니다. 예를 들어 소매점의 컴퓨터 비전 시스템은 소비자 데이터를 수집하고 처리할 수 있으며 소비자는 데이터가 수집되고 있음을 인지하는 것이 중요합니다. 

데이터 개인 정보 보호 문제 외에도 컴퓨터 비전 모델의 복잡성도 또 다른 문제입니다. 정보에 입각한 결정을 내리려고 할 때 이러한 모델이 특정 결과에 도달하는 방식을 이해하기 어려울 수 있습니다. 이러한 어려움에도 불구하고 AI 솔루션을 더욱 책임감 있게 만들고 원활하게 만드는 조치가 점점 더 많이 시행되고 있습니다. 예를 들어, 연합 학습과 같은 기술은 개인 정보 보호를 보장하면서 AI 개발을 가능하게 하기 때문에 점점 더 대중화되고 있습니다. 

연합 학습은 데이터가 원래 위치에 유지되도록 하면서 모델이 데이터에서 학습할 수 있도록 돕는 방법입니다. 모든 데이터를 중앙 데이터베이스에 수집하는 대신 모델은 데이터를 보유한 개별 장치 또는 서버에서 직접 훈련됩니다. 그런 다음 이러한 장치는 실제 데이터가 아닌 모델 업데이트만 다시 보냅니다. 그런 다음 모델 업데이트를 고려하여 전체 모델을 개선합니다.

주요 내용

머신러닝과 데이터 마이닝은 모두 컴퓨터 비전에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이는 대량의 시각적 데이터를 분석하고 중요한 통찰력을 발견하며 의료, 온라인 쇼핑 및 자율 주행 자동차와 같은 다양한 분야를 개선하는 데 도움이 됩니다. 개인 정보 보호 및 복잡한 모델 이해와 같은 어려움이 있지만 연합 학습과 같은 새로운 방법은 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 이러한 기술이 계속 발전함에 따라 더 나은 의사 결정과 더 많은 혁신을 통해 우리 삶을 더욱 효율적이고 연결되게 만들 것입니다.

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