딥러닝의 발전 컨볼루션 신경망(CNN)과 이미지 분류

# 딥러닝의 발전: 컨볼루션 신경망(CNN)과 이미지 분류 

안녕하세요! 오늘은 딥러닝의 발전에 크게 기여한 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)에 대해 이야기하고, 이를 활용한 이미지 분류에 대해 알아보려고 합니다. 🧠

## 컨볼루션 신경망(CNN) 이란?

컨볼루션 신경망(CNN)은 딥러닝의 한 종류로, 이미지 분류에 특화된 알고리즘입니다. CNN은 기본적인 신경망에 컨볼루션 계층(Convolution Layer)과 풀링 계층(Pooling Layer)을 추가하여 이미지의 공간 정보를 유지하면서 학습합니다. 💻

```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), input_shape=(28, 28, 1), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
```

위의 코드는 간단한 CNN을 생성하는 예시입니다. 첫번째 계층에는 32개의 필터를 가진 컨볼루션 계층이 있고, 그 다음에는 풀링 계층이 있습니다. 그 후에 이미지를 1차원 배열로 만들어주는 Flatten 계층과, 최종 분류를 위한 Dense 계층 두 개를 추가하였습니다. 🏗️

## 이미지 분류에 CNN 활용하기

이제 이 CNN을 사용하여 이미지를 분류해보겠습니다. 여기서 사용할 데이터셋은 keras 라이브러리에서 제공하는 Fashion MNIST 데이터셋입니다. 👚👖

```python
from keras.datasets import fashion_mnist
from keras.utils import np_utils

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255
y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=200, verbose=2)
```

위의 코드에서는 데이터셋을 불러와서 원-핫 인코딩을 수행하고, CNN 모델을 훈련하는 과정을 보여줍니다. 👩‍🔬👨‍🔬

## 정리

오늘은 컨볼루션 신경망(CNN)에 대해 배웠고, 이를 활용하여 이미지를 분류하는 작업을 수행해 보았습니다. CNN은 이미지의 공간 정보를 유지하면서 학습하므로, 이미지 분류 작업에 자주 사용됩니다. 딥러닝의 세계는 넓고 깊으니, 오늘 배운 내용을 바탕으로 다양한 문제에 도전해 보시기를 바랍니다. 🚀

## 마무리

다음 글에서는 CNN이 아닌 다른 딥러닝 모델에 대해 알아볼 예정입니다. RNN에 대해 궁금하신 분들은 꼭 찾아와 주세요. 다음에 봐요! 👋

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