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딥러닝실무응용13

[인공지능과 경영] 03 :: 딥러닝 개요 딥러닝 개요음성 인식, 이미지 식별 또는 예측 등 사람의 작업을 대신 수행하도록 컴퓨터를 학습시키는 일종의 머신러닝을 의미딥러닝의 핵심 요소인 신경망은 이미 문자 언어를 처리하고 분석하는 데 사용자연어 처리를 통해 텍스트 마이닝 기술은 고객의 불만 사항이나 진료기록, 뉴스, 보고서 등에서 특징적인 패턴을 발견하는 데 유용하게 사용 ANN(Artificial NeuralNetwork)DNN(Deep Neural Networks)CNN(Convolutional Deep Neural Networks)RNN(Recurrent Neural Network)DBN(Deep Belief Networks) 인공신경망(Artificial Neural Network)  ANN 문제점  - 첫째, 학습 과정에서 파라미터의 최.. 2024. 8. 30.
[딥러닝] 사전 훈련된 모델 활용하기 사전 훈련된 모델 활용 - 작은 이미지 데이터셋에 딥러닝을 적용하는 일반적이고 매우 효과적인 방법은 사전 훈련된 모델을 사용하는 것(정확도가 90프로까지 증가)- 여기에서는 (1,400만 개의 레이블된 이미지와 1,000개의 클래스로 이루어진) ImageNet 데이터셋에서 훈련된 대규모 컨브넷을 사용 캐런 시몬연(Karen Simonyan)과 앤드류 지서먼(Andrew Zisserman)이 2014년에 개발한 VGG16 구조를 사용VGG16은 조금 오래되었고 최고 수준의 성능에는 못 미치며 최근의 다른 모델보다는 조금 무거움이 모델의 구조가 이전에 보았던 것과 비슷해서 새로운 개념을 도입하지 않고 이해하기 쉽기 때문에 선택이 외에도 ResNet, Inception, Xception 등이 있음사전 훈련된 .. 2024. 8. 26.
[딥러닝] 전이학습(transfer learning) 및 티쳐블 머신(Teachable Machine) 실무 전이학습(transfer learning)  딥러닝 모델 기반 전이학습 전이학습학습할 때 쓰는 것을 동결, 분류기만 바꿔서 사용한다기존에 내가 쓴 모델 :예를들어 개,고양이 ,소 등 10개 정도를 분류하는 모델(클래스)이 있다 각 만장씩 있음동물과 새로운 것 새(참새,까치, 기러기..가각 1000장 이하로 있음) 이것을 기존 모델을 두고 분류기만 가져온다새로 학습하지 않고 지식을 그래도 활용한다ㅏ.  정의 전이학습은 어떤 문제를 해결하면서 습득한 지식을 저장하고, 이와 비슷한 분야의 다른 문제에 상기 축적된 지식을 적용하여 해결하고자 하는 연구분야로서, 현재 많은 연구가 이루어지고 있는 기계학습의 한 분야임\\ 전제조건은 기존의 클래스의 종류도 많고 데이터 갯수도 많은 좋은 모델로 써야한다2016 딥러닝.. 2024. 8. 23.
[딥러닝] 합성곱신경망 코랩(Colab) 실습 time 학습한 시간  사진마다 cat.0.jpg               cat.1.jpg               cat.2.jpg                    ...  케라스는 이런 단계를 자동으로 처리하는 image_dataset_from_directory() 함수를 제공  def make_subset(subset_name, start_index, end_index):    for category in ("cat", "dog"):        dir = new_base_dir / subset_name / category        os.makedirs(dir)        fnames = [f"{category}.{i}.jpg" for i in range(start_index, end_in.. 2024. 8. 23.
[딥러닝] 합성곱신경망모델 (2) 패딩 3X3은 패딩1이 맞고 5X5는 패딩 2디폴스는 0이다  특징지도(feature map) – 컨볼루션 필터(직육면체) 의 적용 결과로 만들어지는 2차원 행렬 – 특징지도의 원소값     • 컨볼루션 필터에 표현된 특징을 대응되는 위치에 포함하고 있는 정도 - k개의 컨볼루션 필터를 적용하면 k의 2차원 특징지도 생성(특징맵 나오면 다시 원위치 후 값을 다른 값으로 바꾼 후 오른쪽에서 왼쪽으로 위에서 아래로.,,k개)그 갯수 만큼 합치게 되면 -> 직육면체   깊이의 갯수는 맵들의 갯수와 같다    풀링(pooling) – 일정 크기의 블록을 통합하여 하나의 대푯값으로 대체하는 연산    - 최대값 풀링(max pooling) • 지정된 블록 내의 원소들 중에서 최대값을 대푯값으로 선택겹치면 안됨, .. 2024. 8. 22.
[딥러닝] 합성곱신경망모델(Convolution Neural Network) 합성곱신경망모델이전까지는 데이터 지금은 이미지를 보고 맞추는 것  컨볼루션 신경망(convolutional neural network, CNN) - 동물의 시각피질(visual cortex, 視覺皮質)의 구조에서 영감을 받아 만들어진 딥러닝 신경망 모델  시각피질의 신경세포    -  시야 내의 특정 영역에 대한 자극만 수용 -> 수용장(receptive field, 受容場)    - 해당 영역의 특정 특징에 대해서만 반응   시각 자극이 1차 시각피질을 통해서 처리된 다음, 2차 시각피질을 경유하여, 3차 시각피질 등 여러 영역을 통과하여 계층적인 정보처리   - 정보가 계층적으로 처리되어 가면서 점차 추상적인 특징이 추출되어 시각 인식  컨볼루션 신경망은 Hubel과 Wiesel이 발견한 고양이의 시.. 2024. 8. 21.