데이터셋은 쉽게 말해, 공부할 자료 모음을 뜻합니다.예를 들어,사람이 영어 공부할 때 → 단어장, 문장 모음AI가 이미지 공부할 때 → 고양이, 개, 자동차 사진 모음즉, AI가 뭔가를 배우기 위해 보는 예제들의 모음집이 데이터셋입니다.대표적인 이미지 데이터셋1. MNIST흑백 손글씨 숫자 이미지 (0~9)28×28 크기의 간단한 이미지초보자용 분류 모델 학습에 자주 사용2. CIFAR-10 / CIFAR-10032×32 크기의 컬러 이미지CIFAR-10: 자동차, 개, 고양이 등 10가지 클래스CIFAR-100: 더 세분화된 100가지 클래스3. ImageNet수백만 장의 고해상도 이미지1000개 이상의 카테고리딥러닝 대회(ILSVRC)와 논문에서 자주 사용AlexNet(2012) 모델이 이 데이터로 ..

1. 의료 영상 분석- X선, CT, MRI로 질병 자동 진단 (예: 폐렴, 종양) - 진단 시간 단축, 정확도 향상, 의사 보조2. 천문학 - 은하 분류- 수많은 은하를 자동 분류 (나선형, 타원형 등) - 우주 구조 분석에 도움, Galaxy Zoo 프로젝트 활용3. 야생 동물 인식- 고래 지느러미 사진으로 개체 추적 - 태깅 없이 멸종위기종 모니터링 가능4. 기타 컴퓨터 비전 기술의 기반- 객체 탐지: 한 이미지 내 여러 물체 인식 + 위치 확인 - 이미지 캡셔닝: 사진을 자연어로 설명하는 기술 (컴퓨터 비전 + 자연어 처리) - 시각적 게임 플레이: 이미지로 게임 상황 파악, AI 전략 수립 (예: 알파고)영상 분류의 중요성독립적인 응용의료, 천문학, 생물학 등 다양한 분야의 전문가 작업 보조대규..