CNN4 [Machine Learning & Deep Learning 공부] 전이 학습 실습 저번 시간에 배운 전이학습, Tensorflow hub를 활용하여 모델을 만들고, 학습시키는 실습을 해보겠다~!이번 시간부터는 정말 활용 가능한 것들을 실습으로 배우는 것이기 때문에 자세하게 작성하겠다!1. Import Librariesimport tensorflow as tfimport tensorflow_hub as hubfrom tensorflow.keras.applications.mobilenet import decode_predictionsimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport randomimport sys keras에서 mobilenet이라는 어플리케이션에서 de.. 2025. 7. 11. [Machine Learning & Deep Learning 공부] 전이 학습 오늘은 Transfer Learning, 전이학습에 대해 배울 것이다. 현재는 "AI의 민주화"라고 불릴 정도로 코딩 지식만 조금 배우면 충분히 AI를 활용할 수 있어졌다.즉 모두가 평등하게 AI를 사용할 수 있게 되었다. 이것이 Transfer Learning 덕분이다. 남이 만들어 놓은 모델을 가져다가 조금 내 입맛에 맞게 고쳐서 사용하면 되기 때문이다. 전이 학습이란 한 작업에서 학습된 지식을 다른 관련 직업에 적용하여 모델 성능을 향상하는 머신러닝기법이다.윗 줄과 아래 줄을 나눠서 설명하겠다. 1. 윗 줄많은 인풋 데이터들로 Learning을 진행시켜서 output을 나오게 했다.진행하면서 Convolutional Layers들이 점점 학습되는데 아랫줄은 이를 가져온 Learning이다. 2. 아.. 2025. 7. 10. [Machine Learning & Deep Learning 공부] CNN 실습 CNN 실습을 진행해 보았다.여러 이미지들을 분류하는 딥러닝 모델이라 더 재밌었다.먼저 사용할 라이브러리들을 import 하자import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2Dfrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Activationfrom tensorflow.keras.datasets import mnistnp.random.seed(101) 여기서 Conv2D는 이미지를 처리하는 함수이고,MaxPooling2D는 Pooling layer이다.train, test splitm.. 2025. 7. 9. [Machine Learning & Deep Learning 공부] CNN 이제 딥러닝을 더 딥하게 들어갈 것이다. 바로! 오늘부터 CNN에 대해서 배워볼 것이다.CNN : Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망CNN은 이미지 처리에 특화되어 있다.밑그림은 CNN의 추상화 과정이다.추상화의 정도가 점점 깊어지는 것을 볼 수 있다.Layer 1 : Pixel 정보 인식Layer 2 : Edge/Simple Shape 특성 학습Layer 3 : Complex Shape 특성 학습Layer 4 : 얼굴인식에 필요한 특성 학습CNN 등장 배경이미지를 처리하는 것을 컴퓨터비전이라고 한다.컴퓨터 비전은 오래전부터 공부되었던 분야였다. 기존 Neural Network는 input을 1차원의 vector로만 받았었다.이는 2차원의 이미지를 1차원 vector로 변.. 2025. 7. 2. 이전 1 다음
