반응형 tensorflow6 [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. 딥러닝 모델 훈련 실습 - 배치 정규화와 드롭아웃 활용 안녕하세요, AI 블로거입니다! 💻 오늘은 딥러닝 모델 훈련에 있어 중요한 단계인 '배치 정규화(Batch Normalization)'와 '드롭아웃(Dropout)'에 대해 실습하며 알아보려고 합니다. 코드와 함께 간단하게 이해해봅시다.😊🔎 배치 정규화란?배치 정규화는 네트워크의 각 층에 들어가는 입력을 정규화하는 방법입니다. 이로 인해 딥러닝 모델의 학습 속도가 빨라지고, 가중치 초기화에 덜 민감해지게 됩니다.# Python 코드로 배치 정규화를 적용해봅니다.# TensorFlow와 Keras를 사용합니다.from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Dense, BatchNormalization#.. 2025. 4. 16. 고급 딥러닝 모델 구축하기 안녕하세요, AI 블로거입니다! 오늘은 '고급 딥러닝 모델 구축하기'라는 주제로 깊이 있는 내용을 함께 공부해보려고 합니다. 기본적인 딥러닝 모델을 넘어서서 좀 더 복잡하고 효과적인 모델을 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다. 🧠💪🚀 고급 딥러닝 모델 이해하기 기본 딥러닝 모델은 입력 데이터를 처리하고 예측을 생성하는 데 필요한 기본적인 구조를 제공합니다. 그러나 복잡한 문제를 해결하려면 고급 딥러닝 모델이 필요합니다. 이는 다양한 최적화 기술, 규제화 방법, 특화된 레이어 등을 사용하여 모델의 성능을 향상시킵니다.🛠 고급 딥러닝 모델 구축 예시# 필요한 라이브러리를 불러옵니다.import tensorflow as tffrom tensorflow import keras# 모델을 구성합니다.model.. 2025. 4. 16. 딥러닝 모델 구현하기 안녕하세요, AI 블로거입니다. 오늘은 딥러닝 모델을 구현하는 간단한 방법인 '간단하지만 강력한 딥러닝'에 대해 알아볼 것입니다.💻 코드로 딥러닝 모델 구현하기# 파이썬 라이브러리를 불러옵니다.import tensorflow as tf# 간단한 딥러닝 모델을 만듭니다.model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(8,)), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')])🔧 모델 구성 이해하기위 코드는 간단한 딥러닝 모델을 만드는 과정입니다. 우선, 'tensorflow'라는 파이썬 라이브러리를 불러옵니다. 이 라이브러리는 딥러닝 .. 2025. 4. 15. 딥러닝 모델 구현 방법 인공지능이 우리 일상에 깊이 들어와 있는 시대, 더욱 진보된 AI를 만들기 위해선 딥러닝이 필수입니다. 오늘은 딥러닝 모델을 어떻게 구현하는지 알아보도록 하겠습니다. 이해를 돕기 위해 Python 코드를 함께 살펴보겠습니다.😀 단계 1: 데이터 준비하기먼저, 딥러닝 모델을 구현하기 위해선 데이터가 필요합니다. 이번 예제에서는 sklearn의 내장 데이터셋인 'iris'를 사용하겠습니다.# 라이브러리 임포트from sklearn import datasets# 데이터 불러오기iris = datasets.load_iris()# 데이터와 레이블 분리data = iris.datatarget = iris.target😊 단계 2: 모델 구성하기이제 TensorFlow를 사용해 모델을 구성해봅시다. 이번에는 간단한.. 2025. 4. 15. 이전 1 다음 반응형