728x90 반응형 AI30 컨볼루션 신경망(CNN)에 대해 알아보기 👋 안녕하세요, 여러분! 오늘은 '컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)'이라는 인공지능의 한 분야에 대해 알아보려 합니다. 초보자분들도 쉽게 이해할 수 있도록 설명하겠습니다. 🌟🧠 컨볼루션 신경망(CNN)이란?컨볼루션 신경망(CNN)은 딥러닝의 핵심 알고리즘 중 하나로, 특히 이미지 인식, 객체 탐지 등에서 탁월한 성능을 보이고 있습니다.💡🔬 CNN 동작 방식 알아보기# CNN의 기본적인 동작 방식을 보여주는 간단한 예시 코드입니다.# 모델 생성model = models.Sequential()# Convolution layer 추가model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(2.. 2025. 4. 17. 딥러닝에서의 정규화 기법 이해하기 안녕하세요, AI 블로거입니다. 🤖 오늘은 딥러닝에서 중요한 역할을 하는 '정규화 기법'에 대해 알아보겠습니다. 딥러닝 모델을 훈련시키는 과정에서 과적합을 피하고, 모델의 일반화 성능을 향상시키는 방법 중 하나인 정규화를 초보자도 이해할 수 있게 설명해드리겠습니다.🔎 정규화란 무엇일까요?정규화는 간단히 말해서, 데이터를 일정한 규칙에 맞게 변형하는 과정입니다. 이를 통해 모델이 학습하는 방식을 제어하고, 과적합을 방지하기 위해 사용됩니다.🔬 정규화 기법의 종류정규화 기법에는 다양한 종류가 있습니다. 대표적으로 L1 정규화, L2 정규화, 드롭아웃 등이 있습니다.💻 코드로 이해하는 정규화# 필요한 라이브러리 불러오기from tensorflow.keras import regularizers# L1 정.. 2025. 4. 17. 딥러닝 다양한 최적화 기법 👋 안녕하세요, AI 블로거입니다. 오늘은 딥러닝 학습을 효율적으로 만드는데 도움을 주는 다양한 최적화 기법에 대해 알아보려고 합니다.딥러닝에서의 최적화 기법 이해하기💡 최적화 기법이란?최적화 기법은 딥러닝 학습에 있어 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 학습 속도를 높이고, 더 좋은 성능의 모델을 만들 수 있습니다.🚀 SGD, Momentum, Adam# 코드 예시: Adam 적용하기import tensorflow as tfmodel = tf.keras.models.Sequential([...]) # 모델 정의optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001) # Adam 옵티마이저 사용model.compile(optimizer=optimizer, loss='cate.. 2025. 4. 17. 딥러닝 모델의 과적합을 막는 방법 👋 안녕하세요, AI 블로거입니다. 오늘은 딥러닝 모델이 학습 데이터에 과도하게 적응해버리는 현상, 즉 '과적합'에 대해 이야기해보려고 합니다. 과적합은 모델이 학습 데이터에 너무 잘 맞아서 새로운 데이터에는 잘 맞지 않는 문제로, 이를 해결하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 🧐 과적합의 이해과적합은 모델이 학습 데이터에 너무 특화되어 실제 세계의 데이터(검증 데이터 혹은 테스트 데이터)에서는 나쁜 성능을 내는 현상을 말합니다. 즉, 학습 데이터에서의 오차는 줄지만 테스트 데이터에서의 오차는 증가하는 경향을 보이게 됩니다.🔍 과적합의 징후학습 데이터에서의 정확도는 높지만 검증 데이터에서의 정확도가 낮은 것이 과적합의 대표적인 징후입니다.🛠 과적합을 막는 방법여러 가지 방법이 있지만, 가장 기본적인 .. 2025. 4. 17. [다양한 방법으로 CNN 모델 성능 개선하기] 안녕하세요, AI 블로거입니다. 오늘은 CNN 모델의 성능을 개선하는 다양한 방법에 대해 알아보겠습니다. CNN 모델은 주로 이미지 인식에 사용되는 딥러닝 알고리즘이지만, 성능 향상을 위한 전략은 다른 모델에도 적용 가능합니다. 📝 CNN 모델에 대한 이해 Convolutional Neural Networks(CNN)은 이미지 인식, 음성 인식 등에 자주 사용되는 알고리즘입니다. CNN은 계층적 구조를 갖고 있으며, 입력 이미지가 각 레이어를 통과할 때마다 점점 더 추상화된 정보를 추출합니다.🔧 CNN 모델 성능 개선 방법 # 1. 데이터 증식 (Data Augmentation)# 이미지를 회전, 이동, 축소 등 다양한 방법으로 변형하여 데이터의 양을 증가시킵니다.datagen = ImageDataG.. 2025. 4. 17. 딥러닝 활용 - 의료, 금융, 교육 등 응용 사례 딥러닝, 인공지능이 우리 생활과 산업 전반에 깊숙이 관여하고 있음을 아시나요? 오늘은 딥러닝이 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서 어떻게 활용되는지 알아보는 시간을 가져보겠습니다. 🏥 의료 분야에서의 딥러닝 응용// 의료 이미지 분석을 위한 딥러닝 코드 예시def deep_learning_medical_image(image): model = load_model('medical_model.h5') # 이미 학습된 모델 로드 prediction = model.predict(image) # 이미지를 모델에 적용해 예측 return prediction💰 금융 분야에서의 딥러닝 응용// 주식 가격 예측을 위한 딥러닝 코드 예시def deep_learning_stock_price(stock_.. 2025. 4. 15. 이전 1 2 3 4 5 다음 728x90 반응형