ITPE * JackerLab

개요MoCo(Momentum Contrast)와 SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations)는 이미지 데이터를 레이블 없이도 학습할 수 있게 해주는 대표적인 자기지도 학습(self-supervised learning) 프레임워크입니다. 두 모델은 모두 대규모 데이터에 대한 강력한 시각 표현(Visual Representation)을 사전 학습(pretraining) 하여, 소수의 라벨만으로도 강력한 다운스트림 성능을 보여줍니다. 특히 레이블이 부족한 환경이나 전이 학습이 필요한 경우 핵심 기술로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의MoCo와 SimCLR은 모두 Contrastive Learning(대조 학습) 기반..

개요머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측하는 기술이며, 학습 방식에 따라 **지도학습(Supervised Learning)**과 **비지도학습(Unsupervised Learning)**으로 나뉜다. 두 가지 학습 방식은 데이터 처리 방식과 활용 목적에서 차이를 보이며, 각기 다른 장점과 한계를 가진다. 본 글에서는 지도학습과 비지도학습의 개념, 차이점, 주요 알고리즘, 그리고 활용 사례를 살펴본다.1. 지도학습(Supervised Learning)이란?지도학습은 정답(Label)이 있는 데이터를 사용하여 모델을 학습하는 방식이다. 입력 데이터(Input)와 그에 대응하는 정답(Output, Label)이 주어지며, 모델은 주어진 데이터를 학습한 후 새로운 입..