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✅ 전이 학습은 딥러닝에서 데이터 부족과 계산 자원 문제를 해결하는 핵심 전략이며, 이미지 분류에서 가장 강력하게 활용됩니다.📚 전이 학습 (Transfer Learning)이란?**전이 학습(Transfer Learning)**은 **하나의 문제(Source Task)**를 해결하기 위해 **사전 학습(Pre-trained)**된 모델이 얻은 **지식(Knowledge)**을, **다른 유사한 문제(Target Task)**를 해결하는 데 재사용하는 머신러닝 접근 방식입니다.지식이라 함은, 신경망 모델의 학습된 가중치(Weights)와 편향(Biases), 즉 모델이 데이터에서 추출하는 **특징 추출 능력(Feature Extraction Capability)**을 의미합니다.컴퓨터 비전(Comput..

✅ 데이터 증강은 딥러닝 모델의 성능을 향상시키는 데 필수적인 기술이며, 특히 이미지 처리 분야에서 활발하게 사용됩니다.📚 데이터 증강 (Data Augmentation)이란?데이터 증강(Data Augmentation)은 기존의 학습 데이터(Training Data)를 변형하여 새롭고 다양한 학습 데이터 샘플을 인위적으로 생성하는 기술입니다. 🧪이는 실제 데이터의 **양(Quantity)과 다양성(Diversity)**을 늘려 모델의 학습에 활용합니다.데이터 증강을 하는 주된 이유:과적합(Overfitting) 방지 🚫:과적합이란, 모델이 **학습 데이터(Training Data)**의 특정 패턴이나 잡음까지 너무 완벽하게 외워버려서, **실제 새로운 데이터(Unseen Data)**에 대해서는 ..

✅ 딥러닝 모델이 이미지를 효율적이고 일관성 있게 학습하고 예측할 수 있도록 돕는 매우 중요한 전처리(Preprocessing) 과정이에요. ✨🖼️ 이미지 크기 조정 (Resizing)의 이유크기 조정(Resizing)은 모든 이미지를 모델이 처리할 수 있는 동일한 크기와 모양으로 맞추는 과정입니다.일관된 입력 크기 제공 (Uniform Input Size) 📏:딥러닝 모델, 특히 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)과 같은 신경망 **아키텍처(Architecture, 모델의 구조)**는 보통 고정된 크기의 입력 **텐서(Tensor, 다차원 배열)**를 기대합니다.예를 들어, 모델이 224x224 픽셀 이미지를 받도록 설계되었다면, 모든 입력 이미지를 224x..

1. ai논문 박치기로 읽어보기2. 가짜연구소 활동해보기

✅ 오토인코더가 적용되기 적합한 상황 🧠오토인코더(Autoencoder)는 딥러닝(Deep Learning)의 한 종류로, 입력 데이터를 압축한 후 다시 복원하는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 모델입니다. 이 모델은 주로 다음과 같은 상황에 적합합니다.차원 축소 (Dimensionality Reduction) 📉: 데이터의 차원(features, 속성)이 너무 많을 때, 오토인코더는 데이터의 핵심적인 특징만 추출하여 저차원(low-dimensional)의 잠재 벡터(Latent Vector)로 압축합니다. 이는 데이터 시각화나 다른 머신러닝 모델의 성능 향상에 도움이 됩니다. 예를 들어, 1000개의 픽셀로 이루어진 이미지를 50차원의 벡터로 줄일 수 있습니다.이상 탐지 (An..

✅CNN(Convolutional Neural Network)은 주로 이미지 처리 분야에 사용되는 딥러닝 모델로, 여러 가지 종류의 레이어들이 조합되어 이미지의 특징을 효과적으로 추출하고 분류하는 역할을 합니다. 각 레이어는 마치 이미지를 분석하는 전문가들처럼 고유한 임무를 수행합니다.1. 합성곱 레이어 (Convolutional Layer) 🔎합성곱 레이어는 CNN의 핵심으로, 이미지에서 **특징(Feature)**을 추출하는 역할을 합니다. 이 레이어는 마치 이미지를 돋보기로🔍 들여다보는 것과 같습니다.원리: 필터(Filter) 또는 **커널(Kernel)**이라고 불리는 작은 행렬이 이미지를 처음부터 끝까지 훑고 지나가면서(합성곱 연산), 이미지의 특정 부분(예: 수직선, 수평선, 엣지, 색상 ..

✅노이즈 제거 오토인코더와 CNN의 관계그런데 노이즈 제거 오토인코더는 **'별개의 모델 종류'**라기보다는, 오토인코더를 **'훈련하는 방법'**에 가깝습니다.훈련 방법: 입력으로 노이즈가 포함된 이미지를 주고, 출력으로 노이즈가 제거된 원본 이미지를 예측하도록 학습시키는 것입니다. 이것이 바로 우리가 autoencoder.fit(X_train, y_train, ...) 코드를 사용해서 해왔던 일입니다. X_train은 노이즈가 있는 이미지이고, y_train은 노이즈가 없는 깨끗한 원본 이미지였으니까요.모델 구조: 이 '노이즈 제거'라는 훈련 목표는 어떤 오토인코더 구조에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 바닐라 오토인코더를 노이즈 제거 목적으로 훈련할 수도 있고, CNN 오토인코더를 그렇게 훈련할..

✅ 파이토치에서 텐서는 딥러닝 연산을 위한 기본 데이터 구조이며, 넘파이 배열과 매우 유사합니다. 하지만 텐서는 GPU를 활용할 수 있고, 미분값을 자동으로 계산하는 기능이 있어 딥러닝에 특화되어 있다는 점이 가장 큰 차이입니다.텐서란 무엇인가요?텐서는 딥러닝 모델의 입력, 출력, 그리고 모델의 가중치를 나타내는 데 사용되는 다차원 배열입니다. 🔢 넘파이 배열과 비슷하게 숫자 데이터를 저장하지만, 넘파이에는 없는 특별한 기능들을 가지고 있습니다.텐서와 넘파이 배열의 차이점특징PyTorch TensorNumPy ArrayGPU 가속✅ 지원: GPU를 사용하여 병렬 연산 가속이 가능하여 대규모 딥러닝 모델 학습에 필수적입니다.❌ 미지원: 기본적으로 CPU에서만 작동합니다.자동 미분✅ 지원: requires..