강의딥러닝 문제 정의 학습 내용어떻게 모델을 선택하는지문제 정의를 어떻게 접근 하는지  Daily study모델의 Inductive Bias 확인 후데이터가 어떤 모델에 적합한지 생각하기  회고어떤 딥러닝 프로젝트를 진행 할때막연한 과정에, 막연한 결론을 내봤자, 막연한 경험이 될뿐 이다그래서 근간의 이해하면서 공부와 프로젝를 진행 해야한다.

1. 모델 이해 (Understanding Model) 1) 모델은 어떻게 이해할까??딥러닝 모델의 작동 방식을 이해하는 것은 복잡한 과정이지만, 그 근본적인 원리는 비교적 간단하다.우리는 데이터를 입력으로 주고, 모델은 그 데이터를 처리하여 예측을 내놓는다.하지만 그 과정에서 모델이 실제로 데이터를 어떻게 이해하고, 왜 특정한 결과를 도출하는지에 대한 이해는 어려울 수 있다.  Model은 어떻게 복잡한 데이터를 이해 할까?? 딥러닝의 Model 에서 집중적으로 봐야할 것은 그 안에 시스템이다.이 모델이 무엇이길래?? 어떻게 구성되어 있길래?? 학습을 어떻게 하는거지??모델의 근간에 대해서 이해를 해보자.  2) Inductive Bias (귀납적 편향) 위의 표는 딥러닝의 구성 요소들이 어떻게 데이터..

1. Image  Data 및 Type1) Image Data이미지는 컴퓨터에서 데이터로 처리됩니다. 이미지를 처리할 때 중요한 요소는 해상도, 픽셀, 채널입니다. 이미지를 정확히 이해하고 처리하기 위해서는 이 요소들을 잘 파악해야 합니다.이미지는 컴퓨터에서 보통 w, h, c 형태의 데이터로 표현됩니다.w: 이미지의 너비(Width)h: 이미지의 높이(Height)c: 채널(Channel) 수예를 들어, w=1920, h=1080, c=3인 이미지는 1920x1080 해상도를 가진 이미지이며, 각 픽셀이 3개의 값을 갖는다는 뜻입니다. 이 3개의 값은 RGB 채널을 의미하며, 각각 빨간색(Red), 초록색(Green), **파란색(Blue)**의 값을 나타냅니다. 2) 이미지의 Data Type  디지..

딥러닝 모델을 개발할 때, 많은 사람들이 모델 설계나 데이터 처리에 집중하는 경향이 있습니다.하지만, 문제 정의와 구체화 과정이 제대로 이루어지지 않으면 아무리 좋은 모델을 사용하더라도원하는 성과를 얻기 어렵습니다. 이번 글에서는 딥러닝 프로젝트에서 문제를 정의하고 구체화하는 과정이 왜 중요한지,그리고 이 단계가 프로젝트의 성공에 어떤 영향을 미치는지 알아보겠습니다.1. 문제 정의가 왜 중요한가?문제를 정확하게 정의하는 것은 딥러닝 프로젝트의 첫걸음입니다.문제를 제대로 이해하지 못하면 해결책 또한 엉뚱한 방향으로 갈 수 있기 때문입니다.딥러닝은 일반적으로 데이터를 통해 학습하고 패턴을 찾아가는 과정이므로,문제의 핵심을 파악하지 못하면 모델이 학습해야 할 목표가 불분명해집니다. 예를 들어, 자동차 이미지 ..

강의Generative Model 학습 내용Autoregressive (AE)Variational Auto Encoder (VAE)Difusstion  Daily study생성모델의 개념과 원리에 대한 이해 회고생성모델에 개념을 정리하고, 수식도 파악 후에 머릿속에 넣어야겠다.

강의Visual-languge model 학습 내용다양한 시각언어 모델 설명 Daily studyLLaVa, instructBLIP 회고모든 논문을 정확히 파악하기는 어렵다.내가 관심있는 분야를 정해서 논문을 하나씩 봐야겠다.

강의멀티모달 학습 내용다양한 데이터 구조멀티모달 학습 방법 Daily studyCLIP 모델 회고CLIP 모델 코드로 이해를 더 많이 함

강의segmentation & Detection의 개념과 활용처 학습 내용segmentation & Detection 에 대한 설명 및 개념 Daily studyR-CNN, DERT, SAM 에 대한 개념 회고논문 리뷰 필요

강의Black box 모델인 CNN의 내부 동작을 가시화하는 방법들적은 수의 데이터로 효율적으로 학습하는 방법인 데이터 증강 학습 내용내부 동작 가시화 방법데이터 증가 Daily study가시화 방법 종류 확인 회고내부 동작 가시화 방법 블로그 작성