AI28 [Ch.02] 01 - CNN 모델 만들기 part 1 챕터 1 에서는 딥러닝이 무엇인가 그리고 신경망 모델을 통해서 간단한 학습 코드를 했습니다. 챕터 2 에서는 유명한 CNN 모델에 대해서 이야기 할까 합니다. 실제 수많은 이미지를 분류하는 모델로써 현재 딥러닝 발전에 많은 영향을 미쳤습니다. 1. CNN 은 무엇인가? 만약 4K UHD (840만개 픽셀) 이미지를 인공신경망으로 처리하려면 층마다 840만개 가중치가 필요합니다. 하지만 컴퓨터 계산하기에는 무리가 있고 이를 해결하고자 합성곱 (Convolution)을 만들게 됩니다. 합성곱 (Convolution) 을 간단하게 이야기 하면, 작은 필터를 이용해 이미지로 부터 특징을 추출해내는 방법 입니다. 예를 들어 아래 이미지를 학습한다고 했을 때, 이미지는 RGB 3개의 채널로 이루어져 있는데, 여기서.. 2023. 1. 4. [Ch.01] 04 - 다중 분류 Mnist 딥러닝을 처음 배우면 자주 접하게 되는 손글씨 다중 분류 문제 입니다. 기본을 다지기도 좋고 pytorch 프레임워크의 구조 파악을 쉽게 하실 수 있습니다. 뒤에 많은 실습 문제들을 설명하겠지만, 큰 틀은 크게 여기서 벗어나지 않습니다. 1. 데이터 살펴보기 Mnist 데이터를 활용하여 숫자 손글씨 이미지가 랜덤으로 있을때, 정확도 95% 이상의 결과를 받을 수 있습니다. 코드 기반으로 이제 설명 하겠습니다. # 1. 데이터 살펴보기 import matplotlib.pyplot as plt from torchvision.datasets.mnist import MNIST from torchvision.transforms import ToTensor # # train=True, train=Flase 의 의미.. 2023. 1. 3. [Ch.01] 03 - Pytorch 를 활용한 간단한 회귀분석 1. 회귀분석 회귀는 개별적인 레이블 대신에 연속적인 값을 예측하는 문제 입니다. 예를 들어 기상 데이터가 주어졌을 때 내일 기온을 예측하거나, 소프트웨어 명세가 주어졌을 때 소프트웨어 프로젝트가 완료될 시간을 예측하는 것입니다. 우리는 scikit-learn 을 활용해 보스턴 집값을 에측하는 학습 코드가 이번 내용 입니다. (* scikit-learn - 머신러닝용 파이썬 라이브러리 및 다양한 데이터셋을 제공) 2. 데이터 살펴보기 보스턴 집값 데이터셋을 코드로 먼저 살펴보겠습니다. from sklearn.datasets import load_boston dataset = load_boston() print(dataset.keys()) # 출력 # dict_keys(['data', 'target', '.. 2023. 1. 2. [Ch.01] 02 - 딥러닝 프레임워크 추천 1. 파이토치 프레임워크 종류 딥러닝 모델에는 수많은 알고리즘이 있습니다. 데이터 처리, 이미지처리, 가중치계산 등 만들어야 할 알고리즘이 한두개가 아닙니다. 하나 하나 직접만들기에는 무리가 있기 때문에 프레임워크를 사용하여 만들 수 있습니다. 대표적인 프레임워크는 텐서플로, 케라스. 파이토치 가 있습니다. 저는 개인적으로 파이토치를 사용 하고 있습니다. 왜 파이토치 인가? 어떤 프레임워크가 점유율이 높을까? 생각해보면 답이 있습니다. 현재 파이토기가 가장 큰 점유율을 보이고 있으며 대형회사부터 대학 연구실까지 많은 사람이 이용하고 있습니다. 파이토치 코드는 파이썬 본래의 코드와 유사해 직관적이라는 장점도 있으며, 처음 딥러닝을 접하는 사람에게는 파이토치가 좋다고 생각 합니다. 물론 특정 업무나 특성 때.. 2023. 1. 1. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음
