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먼저, 원시 시각 데이터는 초기 이미지 전처리 과정의 일환으로 정리되고 형식화됩니다. 그런 다음 비전 모델은 이러한 데이터를 엣지, 텍스처, 패턴과 같은 특징을 감지하는 여러 층에 통과시키며, 단순한 구조에서 복잡한 형태와 객체로 점차 확장해 나갑니다. 일반적으로 이는 지도학습(supervised learning)입니다. CNN은 처음 학습하는 이미지에 어떤 것이 포함되어 있는지에 대한 정보를 갖고 있으며, 그 작업이 분류든 객체 탐지든 관계없이 해당됩니다. 모델은 목표 레이블을 더 정확히 예측하기 위해 층들을 지속적으로 업데이트하면서 입력 이미지에 무엇이 있는지를 효과적으로 "학습"합니다. 이러한 방식으로 시스템은 결국 감지된 특징들을 범주(예: "악성" 대 "양성") 로 분류하거나, 이미지 내의 정확한 위치를 식별하는 등의 작업을 수행할 수 있게 되며, 이는 자동 품질 검사나 이상 탐지 같은 행동을 가능하게 합니다. 시계열 분석 시계열 분석은 예지 정비 및 리스크 평가와 같은 AI 애플리케이션 전반에서 중요한 역할을 합니다. 이 범주의 모델들은 산업 장비의 센서 데이터나 금융 거래 기록과 같은 순차 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고, 고장을 예측하거나, 리스크를 평가하는 데 중점을 둡니다. 이 AI 하위 분야는 과거의 행동이 미래 사건의 예측 지표가 되는 모든 애플리케이션에 필수적이며, 이전 데이터를 기반으로 한 예측이나, 기대되는 패턴에서 벗어난 사건을 탐지하는 이상 감지를 가능하게 합니다. 예를 들어, 예지 정비에서는 과거 데이터를 기반으로 학습된 AI 모델이 기계가 언제 고장날 가능성이 높은지를 예측할 수 있으며, 이를 통해 사전 수리를 실행함으로써 비용을 절감하고 다운타임을 줄일 수 있습니다. AI 기반 시계열 분석은 복잡한 시간적 패턴을 자동으로 학습하는 딥 러닝 기법에 많이 의존하지만, 통계적 원리에 기반한 전통적인 머신 러닝 기법 역시 중요한 역할을 합니다. 시계열 분석은 일반적으로 초기 데이터 전처리 과정으로 시작되며, 이는 전통적인 방식이든 딥 러닝 방식이든 모두에게 중요한 단계입니다. 이 과정에는 값의 정규화, 일정 간격으로의 데이터 재샘플링, 결과를 왜곡할 수 있는 이상값 제거 등이 포함될 수 있습니다. 작업의 성격과 사용 가능한 데이터에 따라 서로 다른 모델이 선택됩니다. 작업이 단순하거나 데이터가 부족한 경우에는 ARIMA(자기회귀 누적이동 평균)와 같은 통계 모델이 이상 탐지나 단기 예측에 자주 사용되며, 이는 선형 관계를 효율적으로 포착할 수 있기 때문입니다. 반면, LSTM(장단기 메모리) 네트워크나 GRU(게이트 순환 유닛)와 같은 딥 러닝 모델은 더 긴 시퀀스의 데이터 내에서 복잡하고 비선형적인 패턴을 인식하는 데 뛰어난 성능을 보입니다. 게이트 순환 유닛(Gated Recurrent Units, GRU)은 입력 데이터를 순차적으로 처리하여 관련된 특징을 추출하는 여러 층을 통해, 합성곱 신경망 (CNN)과 유사한 방식으로 훈련됩니다. 그러나 이러한 모델은 메모리 셀 (memory cells)과 게이팅 구조 (gating structures)와 같은 특수한 메커니즘을 포함하고 있어, 시퀀스의 앞부분에서 나온 정보를 유지하고 우선순위를 부여함으로써, 시간이 지나도 중요한 패턴을 효과적으로 "기억"할 수 있게 합니다. 이로 인해 GRU는 계절적 추세나 장기 상관관계와 같이 여러 시간 단계에 걸친 의존성을 포착하는 데 특히 강력한 성능을 발휘합니다. 머신 러닝 머신 러닝(ML)은 많은 AI 애플리케이션의 기반이 되기도 합니다. 딥 러닝과는 달리, 머신 러닝의 덜 복잡한 통계적 기법들은 비교적 작은 규모의 구조화된 데이터셋에서도 효과적으로 작동할 수 있어, 생물의학 연구나 신약 개발과 같은 보다 특수한 분야에 적합합니다. ML은 지도 학습 모델인 서포트 벡터 머신(SVM)과 랜덤 포레스트(Random Forest)부터, 비지도학습 기법인 K- 평균 군집화(K-means clustering) 와 주성분 분석(PCA)에 이르기까지 다양한 기법을 포함합니다. 지도 학습 알고리즘은 레이블이 붙은 데이터셋에 의존하여 결과를 예측하며, 임상 요인을 활용해 면역 치료 반응을 예측하는 바이오마커 발견 등의 애플리케이션을 가능하게 하는 것을 예로 들 수 있습니다. 반면, 비지도 학습은 데이터 내 숨겨진 패턴이나 군집을 식별하며, 사전에 정의된 범주 없이 고객의 구매 행동에 따라 고객을 군집화하는 데 사용되는 것을 예로 들 수 있습니다. 이러한 접근법은 계산 효율성과 해석 가능성이 중요한 요건인 상황에서 특히 유용합니다. 머신 러닝(ML)은 수학적 알고리즘을 사용하여 데이터에서 패턴을 추출하고, 그 패턴에 기반해 예측이나 결정을 내립니다. 예를 들어, 랜덤 포레스트 (Random Forest)는 널리 사용되는 앙상블 학습 기법으로, 여러 개의 결정 트리를 결합하여 예측 정확도를 높이고 과적합을 줄이며, 사기 탐지와 같은 작업에 강건한 성능을 제공합니다. 대부분의 ML 모델 훈련 과정은 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나눈 다음, 훈련 세트에서 알고리즘을 최적화하고, 7 |