[첨단 헬로티] 머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 'LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미'를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. 1. Cross-Entropy Cost Function Cross-Entropy는 1997년 Rubinstein이 희소 사건의 확률을 추정하기 위한 용도로 발표 되었는데, 후에 희소 사건뿐만 아니라, 일반적인 조합 최적화(combinatorial optimization)에도 적용이 가능하다는 것이 밝혀지면서 널리 쓰이게 되었다. 원래 엔트로피(Entropy)는 클라우지우스가 열역학 제2의 법칙, 즉 “열은 높은 온도에서 낮은 온도로만 흐른다”는 것을 설명하기 위해 고안된 개념이지만, 1877년 볼츠만에 의해서 확률적인
머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 'LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미'를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. 1. Cross-Entropy Cost Function Cross-Entropy는 1997년 Rubinstein이 희소 사건의 확률을 추정하기 위한 용도로 발표 되었는데, 후에 희소 사건뿐만 아니라, 일반적인 조합 최적화(combinatorial optimization)에도 적용이 가능하다는 것이 밝혀지면서 널리 쓰이게 되었다. 원래 엔트로피(Entropy)는 클라우지우스가 열역학 제2의 법칙, 즉 “열은 높은 온도에서 낮은 온도로만 흐른다”는 것을 설명하기 위해 고안된 개념이지만, 1877년 볼츠만에 의해서 확률적인 방법으로 새롭게
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