프로그래머가 마스터해야 할 알고리즘 지식 포인트에 대한 비디오 설명

ChatGPT의 인기로 인해 사람들은 인공지능 분야의 발전에 큰 관심을 가지게 되었습니다. 많은 전문가들은 소프트웨어와 하드웨어 기술의 급속한 발전과 함께 인공지능 시대가 도래할 것이라고 믿고 있다. 그러다가 정보기술 분야의 선구자로서 인공지능 기술을 배우는 것은 프로그래머들에게 피할 수 없는 화두가 되었다.

일반적으로 인공지능은 컴퓨팅 지능, 지각 지능, 인지 지능의 세 가지 연구 방향으로 나눌 수 있습니다.

컴퓨팅 지능은 수치 연산, 행렬 분해, 미적분 계산 등과 같이 사람들에게 친숙한 컴퓨터의 일상적인 작업입니다.

지각 지능이란 음성 인식, 이미지 인식 등의 첨단 기술을 사용하여 카메라, 마이크, 기타 센서 등의 하드웨어 장치를 통해 물리적 세계의 신호를 디지털 세계에 매핑한 다음 이러한 디지털 정보를 더욱 높은 수준으로 끌어올리는 것을 말합니다. 기억, 이해, 계획, 의사결정 등과 같은 인지적 수준.

인지 지능은 인간의 사고 이해, 지식 공유, 행동 협업 또는 게임과 더 유사하며, 이는 획득한 정보를 기반으로 사고하고 의사 결정을 내리는 것을 의미합니다. 이 단계에서는 계산 지능, 지각 지능, 데이터 정리, 이미지 인식 및 기타 기능을 사용해야 합니다. 또한 비즈니스 요구사항을 이해하고 분산된 데이터와 지식을 조정하고 관리하는 능력도 있어야 비즈니스 시나리오에 따라 전략을 수립하고 의사결정을 내릴 수 있습니다.

현재 많은 양의 인공지능 작업이 지각지능 단계에 집중되어 있는 반면, 인지지능의 경우 상대적으로 진전이 더디다.

인지지능 분야에서 사람의 삶에 가장 가까운 기술은 영상설명 기술입니다. 지각지능 기술의 영상 분류, 객체 감지 및 기타 기술을 통해 영상에 어떤 객체가 나타나는지 식별할 수 있습니다. 그러나 이것은 사람들이 비디오가 묘사하는 것을 이해하는 것을 허용하지 않습니다. 그것은 단지 붉은 얼굴의 남자, 칼, 붉은 말을 기계적으로 묘사할 뿐입니다.

영상 설명은 영상 속 사물을 식별하고 사물 간의 관계를 이해하는 동시에 장면, 사물의 움직임 및 행동의 차이를 이해하고 해당 저장된 지식을 결합하여 설명을 만들어야 합니다. 구현을 충족하는 것입니다. 이 모든 것은 엄청난 기술적 과제를 가져옵니다. 영상을 문장으로 번역하는 것과 유사하게 컴퓨터 비전과 자연어 처리를 통합한 종합 기술입니다. 영상 내용을 정확하게 이해하는 것뿐만 아니라 영상 속 사물 간의 관계를 자연어를 활용하여 표현하는 것도 필요합니다.

현재 영상 콘텐츠 설명 알고리즘은 크게 언어 템플릿 기반 방식, 검색 기반 방식, 기본 인코더-디코더 방식으로 구분됩니다. 아래에서 별도로 소개하겠습니다.

1. 언어 템플릿 기반 방법

언어 템플릿 기반 방법은 먼저 영상 분류나 대상 감지 등의 방법을 통해 영상 속 대상, 속성, 행동, 대상 간의 관계를 검출한 후 검출된 객체를 기준에 따라 사용합니다. 완전한 설명 문장을 구성하기 위해 미리 준비된 언어 템플릿에 특정 규칙이 채워집니다.

언어 템플릿을 기반으로 한 방법은 간단하고 직관적이지만, 고정된 템플릿의 한계로 인해 생성된 문장은 단일한 문법 구조를 가지며 표현 형태의 유연성이 부족합니다. 동시에 이 방법은 초기 단계에서 상세한 주석 작업을 수행하고 비디오에 포함된 각 개체, 동작, 속성 등에 대한 통일된 카테고리 레이블을 공식화해야 합니다. 게다가 이 방법은 템플릿 범위를 벗어난 비디오에 대해 매우 다른 결과를 제공합니다.

2. 검색 기반 방법

검색 기반 방법은 먼저 데이터베이스를 구축해야 하며 데이터베이스의 각 동영상에는 해당 문장 설명 태그가 있습니다. 설명할 영상을 입력한 후, 데이터베이스에서 가장 유사한 영상을 찾아 요약하고 재설정한 후, 유사한 영상에 해당하는 설명문을 설명할 영상으로 이동시킵니다.

일반적으로 검색 기반 방법으로 생성된 설명 문장은 인간 자연어의 표현 형식에 더 가깝고 문장 구조도 더 유연합니다. 그러나 이 방법은 데이터베이스의 크기에 크게 의존하게 되며, 데이터베이스에 설명할 영상과 유사한 영상이 부족한 경우 생성된 설명문은 영상 내용과 큰 오차를 가지게 됩니다. 위의 두 방법 모두 초기 단계에서는 복잡한 시각적 처리에 크게 의존하며 이후 생성되는 문장에 대한 언어 모델의 최적화가 충분하지 않은 문제가 있습니다. 영상 설명 문제의 경우, 두 가지 방법 모두 정확한 설명과 다양한 표현으로 고품질의 문장을 생성하기 어렵습니다.

3. 인코더-디코더 기반 방식

코덱 기반 방식은 현재 영상 디스크립션 분야에서 주류를 이루는 방식입니다. 이는 주로 심층 신경망을 기반으로 한 모델을 인코딩 및 디코딩하여 기계 번역 분야에서 획기적인 발전을 이룬 데 따른 이점입니다.

기계 번역의 기본 아이디어는 입력 원본 문장과 대상 문장을 동일한 벡터 공간에 표현하고 먼저 인코더를 사용하여 원본 문장을 중간 벡터로 인코딩한 다음 디코더를 사용하여 중간 벡터를 디코딩하는 것입니다. 목표문장에 들어갑니다.

영상 설명 문제는 본질적으로 '번역' 문제, 즉 영상을 자연어로 번역하는 문제라고 볼 수 있습니다. 이 방법은 초기 단계에서 복잡한 영상 처리가 필요하지 않으며, 대량의 훈련 데이터로부터 영상과 설명 언어 간의 매핑 관계를 직접 학습하고, end-to-end 훈련을 달성하며, 보다 정밀한 영상을 제작할 수 있습니다. 내용, 유연한 문법, 다양한 형태를 기술합니다.

위 내용은 프로그래머가 마스터해야 할 알고리즘 지식 포인트에 대한 비디오 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!