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[AI] YOLOv8로 동영상 파일에 Vision AI를 적용해보자! YOLOv8로 동영상 파일에 Vision AI를 적용해 보자!! Object Detection (객체 탐지)이미지에서 객체를 분류(Classification)하는 것뿐만 아니라, 객체의 위치를 찾아(Localization) 해당 객체에 대한 경계 상자(Bounding Box)를 표시하는 기술임. Object Detection은 이미지에서 객체를 인식하고 그 위치를 파악하는 컴퓨터 비전의 핵심 기술로, 자율 주행, 영상 감시, 의료 영상 분석 등 다양한 응용 분야에서 활용되고 있음. 이 기술의 실시간 구현은 특히 중요한데, 바로 이러한 필요를 해결하기 위해 등장한 모델이 YOLO(You Only Look Once) 임. YOLOv8YOLO(You Only Look Once) 모델은 말 그대로 이미지를 한 .. 2025. 2. 3.
[AI] Vision AI 개발: 데이터 가공 및 검수의 문제와 해결 방안 Vision AI 개발을 위한 데이터 가공과 검수에 대해 알아보기 전에  MLOps의 기본 기식만 알고 가자~~!!  MLOps란? MLOps란 머신 러닝(Machine Learning)과 운영(Operations)을 합친 용어로 프로덕션 환경에서 머신 러닝(ML) 모델이 지속적이고 안정적으로 배포되도록 유지, 관리, 모니터링해 주는 것임. MLOps는 머신러닝 모델 개발과 운영을 통합해 ML 시스템을 자동으로 유지, 관리, 운영함. MLOps의 대상은 머신 러닝 모델을 개발하는 것뿐만 아니라 데이터를 수집하고 분석하는 단계와 학습하여 배포하는 과정, 즉 전체 AI 생애 주기가 포함! AI/ML 개발을 위한 데이터 파이프라인 데이터 준비 단계는 라벨링 품질과 프로젝트 성패를 결정짓는 중요한 과정 AI/M.. 2025. 1. 24.
[AI] Vision AI 개발에서 데이터가 중요한 이유(데이터 센트릭) Vision AI란 컴퓨터가 이미지와 영상을 인식하고 해석할 수 있도록 하는 인공지능 기술임. 이 기술은 제조, 의료, 자율주행 등 다양한 산업에 도입되어 혁신을 이끌고 있음. 실제 산업 환경에 적용 가능한 Vision AI 모델 개발에 필요한 요소는 무엇일까??  생각해 보면 아래와 같음. 🔽 Vision AI 모델 개발에 필요한 요소는 크게 하드웨어, 알고리즘, 그리고 데이터로 나눌 수 있음.간단하게 알아보면  하드웨어AI 개발을 위해서는 고성능 연산이 가능한 AI Chip(GPU, NPU) 등의 하드웨어가 필요! 다행히도 시장에서는 클라우드 서비스 제공업체(CSP)와 칩 제조사들 덕분에 이 부분은 비교적 쉽게 해결됨. 알고리즘AI 모델은 도메인에 특화된 알고리즘을 기반으로 학습하며, 이를 통해 문.. 2025. 1. 14.
[AI] 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 차이는? 인공지능이란?인공지능은 인간의 학습 능력과 추론 능력, 지각능력등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술을 말함. 머신러닝, 딥러닝을  알아보기 전에 헷갈리지 않도록 관계를 먼저 알아보자!!!  인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계는 아래와 같음 🔽 머신러닝(Machcine Learning)이란?사람이 정한 모델과 특징 추출 방법을 이용하여 데이터를 기반으로 학습해서 추론할 수 있게 하는 기술을 말함.인공지능 개발자들은 데이터로부터 사람 수준의 간단한 지능을 구현할 방법을 고민하게 되었고, 데이터에 사람이 생각하는 정답(Label)을 매겨서 계산하고, 사람의 생각과 차이가 나는 오류를 줄여가는 방법으로 수정하고, 이러한 과정을 반복함으로써 사람의 생각과 유사하게 만들 수 있을 것이라고 생각함, 이러한 과정을 .. 2024. 9. 16.

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