최근 몇 년 동안 기계 학습 분야는 이미지 인식에서 자연어 처리에 이르기까지 다양한 문제 유형에서 상당한 발전을 이루었습니다. 그러나 이러한 모델의 대부분은 이미지, 텍스트 또는 음성과 같은 단일 양식의 데이터에서 작동합니다. 반면, 실제 데이터는 이미지 및 텍스트, 비디오 및 오디오 또는 여러 소스의 센서 데이터와 같은 여러 양식에서 제공되는 경우가 많습니다. 이 문제를 해결하기 위해 연구원들은 여러 양식의 데이터를 처리할 수 있는 멀티모달 머신러닝 모델을 개발하여 지능형 시스템의 새로운 가능성을 열었습니다. 이번 게시물에서는 멀티모달 머신러닝의 챌린지들을 살펴보고, 멀티모달 컴퓨터 비전 문제를 해결하는 데 사용되는 다양한 아키텍처와 기술에 살펴볼게요. What is Multimodal Deep Lea..
