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 ..