# ResNet ## 개요 ResNet(Residual Network)는 2015년 Kaiming He 등이 발표한 딥러닝 아키텍처로, 깊은 신경망에서 발생하는 **Vanishing Gradient 문제**를 해결하기 위해 **잔차 학습(residual learning)** 프레임워크를 제안한 모델입니다. 이 모델은 ImageNet 대회(ILSVRC 20...

# 컨볼루셔널 네트워크 ## 개요 컨볼루셔널 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN)는 딥러닝의 주요 기술 중 하나로, 이미지 처리, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이 네트워크는 **畳み込み(Convolutions)** 연산을 통해 입력 데이터의 특징을 자동으로 추출하고, **풀링(Pooli...

# 컨볼루셔널 네트워크 (CNN) ## 개요 컨볼루셔널 네트워크(Convoluted Neural Network, CNN)는 인공지능(AI) 분야에서 이미지 처리 및 시각적 데이터 분석에 특화된 딥러닝 기법입니다. 1980년대 후반부터 발전해온 이 기술은 컴퓨터 비전의 혁신을 주도하며, 객체 탐지, 이미지 분류, 패턴 인식 등 다양한 응용 분야에서 핵심 역...

# 컨볼루션 신경망 ## 개요 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 인공신경망의 한 종류입니다. 주로 2차원 또는 3차원 데이터(예: 이미지, 영상)를 자동으로 특징을 추출하고 분류하는 데 효과적입니다. CNN은 계층 구조를 통해 입력 데이터에서 계층적인...

# 딥러닝 ## 개요 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 하위 분야로, 인간의 뇌 구조를 모방한 신경망(Neural Network)을 기반으로 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하는 기술입니다. 2010년대 이후 컴퓨팅 파워와 대량 데이터의 확보로 급속히 발전하며, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 음성 인식 등 다양한 분야에서 혁신적인 ...

# 의료 분석 ## 개요 의료 분석은 인공지능(AI) 기술 중 머신러닝(ML)을 활용하여 의료 데이터를 처리하고 해석하는 과정입니다. 이는 질병 진단, 치료 계획 수립, 예후 예측 등 다양한 의료 영역에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 머신러닝은 대량의 의료 데이터(예: 환자 기록, 영상 자료, 유전자 정보)를 분석하여 숨겨진 패턴을 발견하고, 의사결정을...