인간에게 시각은 매우 자연스러운 과정이지만 컴퓨터에게는 매우 복잡한 문제입니다. 현재의 컴퓨터 비전 시스템은 시각적 세계를 몇 개의 키워드로 변환하는데, 이는 제한적일 수 있습니다. 컴퓨터 비전 분야는 오랜 시간 동안 많은 연구가 진행되었지만, 문제는 생각보다 깊고 흥미롭습니다.
인공지능 로봇의 비전 부분은 중요한 역할을 담당합니다. 컴퓨터에게 필요한 것은 현재의 감지와 과거의 경험을 연결하는 것입니다. 데이터는 기계학습과 컴퓨터 비전에 있어 근본적인 요소입니다. Alexei Efros의 연구실에서는 시각적 데이터와 관련된 다양한 연구가 진행되고 있습니다. 또한 컴퓨터 비전은 자율주행 차량, 포토샵 소프트웨어, 최신 스마트폰에서 활용되고 있습니다.
컴퓨터 비전의 두 가지 기본 패러다임으로는 감독 학습과 자기감독 학습이 있습니다. 자기감독 학습은 언어적 감독 없이 원시 데이터에서 세계를 이해하려는 방법입니다. 연구자는 컴퓨터에게 연속적인 학습 루프를 통해 적응하는 방법을 연구하고 있습니다. Efros는 다음 세대를 양성한 것이 자신의 가장 큰 공헌이라고 말합니다.
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원문 URL : https://www.youtube.com/watch?v=YOKPo-I6cgs
원문 제목 : Computer Vision: How AI Learns to See
