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SKT FLY AI : 8일차 - CNN(2) 오늘부터 SKT측에서 코랩 Pro 지원을 해줬다!데이터 증강기존의 데이터를 변형해서 데이터의 양을 늘리는 것ImageDataGenerator를 사용해서 데이터 증강데이터 증강 방법이미지 데이터 증강 방법랜덤하게 이미지를 자르기회전밝기 조절블러 처리노이즈 삽입데이터 증강을 하는 이유CNN모델을 보면, train Accuracy가 validation Accuracy보다 높다. (차이가 많이 난다)두 Accuracy의 차이를 좁히기 위해서!데이터의 다양성과 모델의 일반화를 위해서!크기 증가 : 모델이 트레이닝 중에 더 많은 이미지를 학습 가능 (학습능력을 높인다)편차 증가 : 모델이 중요하지 않은 특징을 무시하고 분류에서 정말로 중요한 특징만 선택하도록 하여 더 나은 일반화가 가능데이터셋 객체 생성train_.. 2023. 7. 5.
SKT FLY AI : 7일차 - CNN 합성곱 신경망 (CNN) 음성인식이나 이미지 인식에서 주로 사용되는 신경망의 한 종류 수학적 연산을 사용해서 이미지의 특성을 추출하는 레이어를 포함 이미지 처리에 탁월한 성능을 보이는 신경망 다차원 배열 데이터를 처리하도록 굿ㅇ 사진이 입력으로 들어오면 먼저 특징을 추출한다. 예를들어, 새의 사진이라면 깃털의 색깔, 부리의 크기, 눈의 모양 등 여러가지 특징들로 나누어서 판단한다. 이 과정을 컨볼루션이라고 부른다. 특성맵 필터를 이용하여 각 위치마다 포개지는 숫자를 곱해서 모두 더한다. -> 해당 컨볼루션 결과를 기록한 것 말 그대로 필터의 특성이 입력 사진의 어느 부분에 많이 존재하는지 보여주는 지도 특성 맵의 숫자가 높으면 그 위치가 필터와 유사하다는 것을 의미 반면에 CNN은 미리 고정된 연결이 없.. 2023. 7. 4.
SKT FLY AI : 6일차 - ML(2) ML구조의 의미 Data 학습시키기 위한 데이터. 이 데이터가 모델에 들어가서 Feature들을 뽑아내고, 이 Feature들을 기반으로 result를 뽑아낸다. 데이터가 생성되고, 데이터에 Transform 변형을 준다거나 모델에 들어가기 전에 데이터 전처리가 들어감 이 때 들어갈 때는 Batch로 만들어서 Model에 넣어줌 Model LeNet, AlexNet, VGG나 ResNet 등 다양하게 설계된 모델 Convolution Layer, Pooling등 다양한 Layer층들로 구성 이 모델안에 학습 파라미터가 있고, 이 모델이 학습하는 대상 Prediction / Logit [0.15, 0.3, 0.2, 0.25, 0.1] 각 class 별로 예측한 값 여기서 가장 높은 값이 모델이 예상하는 c.. 2023. 7. 4.
SKT FLY AI - 번외. 첫날~워크샵 방학동안 무엇을 할까 고민을 하다가, SKT FLY AI 프로그램에 신청을 했는데 운이 좋게 합격할 수 있었다. 첫 OT 날처음에 보라매 SKT 사옥의 AI Tech랩? 으로 가서 필요한 서류를 제출하고, 명찰과 출입증, 선물을 받았다. 그 다음에는 다같이 강당에 모여서 프로그램에 대한 소개를 간략하게 들었다. 보라매 건물의 내부와 주요일정, 강사진, 커리큘럼 소개, 소방안전, K-Digital Training에 대한 내용 등에 대해 들었다. 그리고 이렇게 선물도 주셨다. 휴대용 칫솔 살균기와 텀블러, 샌드위치, 물, 환영인사가 적힌 카드가 들어있었다! 10시반? 정도까지 OT를 진행하고, 이후에는 바로 수업을 진행했다! 2박3일 워크샵첫 째주 수요일부터 금요일까지 2박3일 워크샵이 진행되었다. 워크샵은.. 2023. 7. 1.

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