반응형 파이썬 딥러닝의 기초 - CNN(합성곱 신경망) 완벽 가이드 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지나 비디오 인식, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용되는 딥러닝 기술입니다. CNN은 특징 추출을 통해 데이터의 공간적 구조를 이해하고, 이를 기반으로 학습을 진행합니다. 본 글에서는 CNN의 기본 원리와 실용적인 활용 사례를 소개하고, 유용한 팁을 제공합니다.CNN의 기본 원리CNN은 주로 합성곱층, 풀링층, 완전 연결층으로 구성됩니다. 합성곱층은 입력 데이터에 필터를 적용하여 특징 맵을 생성하고, 풀링층은 특징 맵의 크기를 줄여 계산량을 감소시킵니다. 마지막으로, 완전 연결층은 추출된 특징을 기반으로 최종 예측을 수행합니다.사례 1: 이미지 분류이미지 분류는 CNN의 가장 대표적인 활용 사례 중 하나입니다. 예를 들.. 2025. 4. 11. 파이썬을 활용한 딥러닝: 전이학습으로 이진분류 신경망 모델 만들기! 딥러닝은 현재 인공지능 분야에서 가장 주목받는 기술 중 하나로, 전이학습은 이를 보다 쉽게 활용할 수 있는 강력한 방법입니다. 이번 글에서는 파이썬을 활용하여 전이학습을 통해 이진분류 신경망 모델을 만드는 방법을 소개하겠습니다.전이학습이란?전이학습은 사전 훈련된 모델을 사용하여 새로운 문제를 해결하는 방법입니다. 예를 들어, 이미 학습된 모델이 이미지 인식 태스크에서 효과적일 경우, 이를 기반으로 새로운 데이터셋에 대해 재훈련할 수 있습니다. 이 방식은 데이터가 부족하거나 훈련 시간이 제한된 경우에 특히 유용합니다.이진분류 문제 이해하기이진분류는 두 가지 클래스 중 하나로 데이터를 분류하는 문제로, 이미지, 텍스트, 신호 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 예를 들어, 스팸 메일 분류, 질병 진단 등이 이진.. 2025. 4. 11. 파이썬으로 딥러닝 다중 분류 신경망 모델 5가지 구현하기 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 특히 다중 분류 문제를 해결하는 데 강력한 도구로 자리 잡았습니다. 이 글에서는 파이썬을 사용하여 다중 분류 신경망 모델을 구현하는 방법을 다룰 것입니다. 다양한 사례와 실용적인 팁을 통해 여러분이 직접 모델을 구축하고 활용할 수 있도록 도와드리겠습니다.1. 다중 분류 문제란?다중 분류 문제는 주어진 입력 데이터가 여러 개의 클래스 중 하나로 분류되는 문제입니다. 예를 들어, 이미지가 고양이, 개, 새 중 어느 하나에 속하는지를 판단하는 것이죠. 이러한 문제를 해결하기 위해 신경망 구조를 활용할 수 있습니다.2. 구현할 다중 분류 신경망 모델들이번 글에서는 다음의 5가지 신경망 모델을 구현할 것입니다:심플한 다층 퍼셉트론 (MLP)합성곱 신경망 (CNN)순환 신경망 (RN.. 2025. 4. 11. 이전 1 다음 반응형