반응형 CNN6 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. [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. [콘볼루션 신경망 모델 구성하기] 🔎안녕하세요, AI 블로거입니다! 오늘은 딥러닝 하면 빠질 수 없는 '콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)'에 대해 알아보고, Python을 이용해 간단한 CNN 모델을 구성해 보겠습니다. 😀 시작하기 전에 CNN은 이미지 분류 등 다양한 분야에서 활용되는 중요한 딥러닝 알고리즘입니다. 핵심 개념을 이해하고 간단한 모델을 직접 구성해보자구요! 🧩 필요한 라이브러리 먼저, CNN 모델을 구성하기 위해 필요한 라이브러리를 불러와 보겠습니다. # 필요한 라이브러리 import import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers .. 2025. 4. 16. [콘볼루션 신경망의 계층 이해하기] 🤖안녕하세요, 여러분! 오늘은 함께 콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)의 계층에 대해 알아보려고 합니다. 이 블로그에서는 AI와 기술 트렌드에 대한 다양한 주제를 쉽고 재밌게 다루고 있답니다. 초보자도 이해할 수 있도록 설명해드릴게요, 그럼 시작해 볼까요? 🚀🧠 콘볼루션 계층 이해하기가장 먼저, 콘볼루션 계층에 대해 알아보겠습니다. 콘볼루션 계층은 이미지의 특징을 추출하는 역할을 합니다. 코드로 살펴볼게요!# 파이썬 코드 예시# 콘볼루션 계층 생성conv_layer = Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')🔢 풀링 계층 이해하기 다음으로는 풀링 계층에 대해 알아보겠습니다. 풀링 계층은 이.. 2025. 4. 16. 콘볼루션 신경망(CNN)란? 안녕하세요, AI 블로거입니다. 오늘은 딥러닝의 주요 개념 중 하나인 '콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)'에 대해 알아보겠습니다. 😊🥇 콘볼루션 신경망이란?콘볼루션 신경망, 또는 CNN은 딥러닝에서 주로 이미지 인식과 처리를 위해 사용되는 알고리즘입니다. 컴퓨터 비전에 대한 연구가 진행되면서 만들어진 것으로, 이미지의 공간 정보를 유지하면서 이미지를 학습하는 뛰어난 성능을 가지고 있습니다. 🖼️🏁 CNN의 작동 원리CNN은 기본적으로 여러 개의 콘볼루션 계층(Convolutional Layer), 풀링 계층(Pooling Layer), 완전 연결 계층(Fully Connected Layer)으로 구성됩니다. 이미지는 각 계층을 통과하면서 점점 추상화되어.. 2025. 4. 16. 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. 💻```pythonfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Conv2D, Max.. 2025. 4. 7. 이전 1 다음 반응형