»ó¼¼Á¤º¸
»ýÈ°ÄÚµù ¸Ó½Å·¯´× with ÆÄÀ̽ã ÅÙ¼Ç÷Î(½Ç½ÀÆí)
- ÀúÀÚ
- À̼÷¹ø, ÀÌ°íÀ×
- ÃâÆÇ»ç
- À§Å°ºÏ½º
- ÃâÆÇÀÏ
- 2022-05-17
- µî·ÏÀÏ
- 2023-06-28
- ÆÄÀÏÆ÷¸Ë
- EPUB
- ÆÄÀÏÅ©±â
- 0
- °ø±Þ»ç
- ºÏÅ¥ºê
- Áö¿ø±â±â
-
PC
PHONE
TABLET
ÇÁ·Î±×·¥ ¼öµ¿¼³Ä¡
ºä¾îÇÁ·Î±×·¥ ¼³Ä¡ ¾È³»
Ã¥¼Ò°³
³Ê¹« ¾î·Á¿ö¼ ³ôÀº º®Ã³·³ ´À²¸Á³´ø ¡®µö·¯´×(deep learning)¡¯, ÀÌ Ã¥°ú ÇÔ²²¶ó¸é ½±°Ô ½ÃÀÛÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù!
¡¶»ýÈ°ÄÚµù ¸Ó½Å·¯´× ½Ç½ÀÆí with ÆÄÀ̽ã ÅÙ¼Ç÷Ρ·´Â ÃʵîÇлýºÎÅÍ ¾î¸£½Å±îÁö, µö·¯´×ÀÌ ±Ã±ÝÇÏ°í Á÷Á¢ ÄÚµùÇغ¸°í ½ÍÀº ¸ðµç ºÐÀ» À§ÇÑ Ã¥ÀÔ´Ï´Ù. º¹ÀâÇÑ ¿ø¸®¿Í ¼öÇÐÀ» ¸ô¶óµµ, ÈÞ´ëÆù »ç¿ë¹ýÀ» ÀÍÈ÷µí ½±°í Àç¹ÌÀÖ°Ô µö·¯´×À» ¹è¿ï ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
±¸±ÛÀÇ µö·¯´× ¶óÀ̺귯¸®ÀÎ ÅÙ¼Ç÷Î(TensorFlow)¸¦ È°¿ëÇØ °£´ÜÇÑ ÇüÅÂÀÇ µö·¯´× ¸ðµ¨À» ÀÛ¼ºÇÕ´Ï´Ù. ½Ç½ÀÀº ¹«·á·Î »ç¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ±¸±Û ÄÚ·¦(Colaboratory)°ú ½ºÇÁ·¹µå½ÃÆ®(Google Sheets)¸¦ ÀÌ¿ëÇØ ÀÌ·ïÁö¹Ç·Î °í¼º´É ÄÄÇ»ÅÍ°¡ ¾ø¾îµµ ÃæºÐÈ÷ ½Ç½ÀÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
¡Ú ÀÌ Ã¥¿¡¼ ¹è¿ì´Â ³»¿ë ¡Ú
¡Ý ÁöµµÇнÀ(supervised learning)ÀÌ ÀÌ·ç¾îÁö´Â °úÁ¤
¡Ý ±¸±Û ÄÚ·¦¿¡¼ ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î µö·¯´× Äڵ带 ÀÛ¼ºÇÏ´Â ¹æ¹ý
¡Ý ÆÇ´Ù½º(Pandas)¸¦ È°¿ëÇØ Ç¥ ÇüÅÂÀÇ µ¥ÀÌÅ͸¦ ´Ù·ç´Â ¹ý
¡Ý ÅÙ¼Ç÷Î(TensorFlow)¸¦ È°¿ëÇÑ ·¹¸ð³×À̵å ÆǸŠ¿¹Ãø, º¸½ºÅÏ Áý°ª ¿¹Ãø, º×²É(iris) Ç°Á¾ ºÐ·ù ½Ç½À
¡Ý CNNÀÇ ¿ø¸®¿Í »ç¿ë¹ý
¡Ý µö·¯´×À» È°¿ëÇÑ ¼Õ±Û¾¾ À̹ÌÁö(MNIST)¿Í »ç¹°ÀÇ À̹ÌÁö(CIFAR-10) ºÐ·ù
ÀúÀÚ¼Ò°³
À̼÷¹ø
ÇÁ·Î±×·¡¹ÖÇÏ´Â °Í°ú ÇÁ·Î±×·¡¹Ö Áö½ÄÀ» °ÀÇÇÏ´Â °ÍÀ» ÁÁ¾ÆÇؼ °³¹ßÀÚ¿Í °»ç¸¦ º´ÇàÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ÇöÀç ÁÖ 3ÀÏÀº (ÁÖ)¿¡´©¸¶¿¡¼ ¹é¿£µå °³¹ßÀ» ´ã´çÇÏ°í ÀÖ°í, ±× ¿ÜÀÇ ½Ã°£¿¡´Â ¸Ó½Å·¯´×°ú ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ºÐ¾ß °ÀÇ ¹× ºñ¿µ¸®´Üü ¿ÀÇÂÆ©Å丮¾ó½ºÀÇ ¸â¹ö·Î È°µ¿ÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
ÀÌ°íÀ×
»ýÈ°ÄÚµù ¿î¿µÀÚ
¿ÀÇÂÆ©Å丮¾ó½º ¿î¿µÁø
¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ¿£Áö´Ï¾î
¸ñÂ÷
[1ºÎ] ÅÙ¼Ç÷Π101
¢Ã 01Àå: µµÀÔ
01 ¿À¸®¿£Å×À̼Ç
__¼±¼ö Áö½Ä
__¸Ó½Å·¯´×
__¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®Áò
__µö·¯´× ¶óÀ̺귯¸®
__Á¤¸®
02 ¸ñÇ¥¿Í Àü·«
__µö·¯´× ÀÔ¹® °ÀÇÀÇ ³ôÀº º®
__»õ·Î¿î ¹è¿ò Àü·«
03 ÁöµµÇнÀÀÇ ºò ÇÈó
__#1 °ú°ÅÀÇ µ¥ÀÌÅ͸¦ ÁغñÇÕ´Ï´Ù
__#2 ¸ðµ¨ÀÇ ±¸Á¶¸¦ ¸¸µì´Ï´Ù
__#3 µ¥ÀÌÅÍ·Î ¸ðµ¨À» ÇнÀÇÕ´Ï´Ù
__#4 ¸ðµ¨À» ÀÌ¿ëÇÕ´Ï´Ù
__Á¤¸®
04 ½Ç½À ȯ°æ: ±¸±Û ÄÚ·¦
__±¸±Û ÄÚ·¦ ¼Ò°³
__ÄÚ·¦ ½Ç½À ȯ°æ Áغñ
__ÄÚ·¦ ³ëÆ®ºÏ »ç¿ëÇغ¸±â
__¼Ò½º ÄÚµå
¢Ã 02Àå: Ç¥¸¦ ´Ù·ç´Â µµ±¸ ¡®ÆÇ´Ù½º¡¯
01 ÆÇ´Ù½º
__¡®º¯¼ö¡¯ÀÇ ÀǹÌ
__ÆÇ´Ù½º
__½Ç½À µ¥ÀÌÅÍ
02 ÆÇ´Ù½º ½Ç½À
__½Ç½À ÄÚµå¿Í µ¥ÀÌÅÍ
__ÆÇ´Ù½º ¶óÀ̺귯¸®¸¦ ÀÓÆ÷Æ®
__ÆÄÀϷκÎÅÍ µ¥ÀÌÅÍ Àоî¿À±â
__µ¥ÀÌÅÍ ¸ð¾ç È®ÀÎÇϱâ
__µ¥ÀÌÅÍ Ä®·³ À̸§ È®ÀÎ
__µ¶¸³º¯¼ö¿Í Á¾¼Óº¯¼ö ºÐ¸®
__°¢°¢ÀÇ µ¥ÀÌÅÍ È®ÀÎÇغ¸±â
__Àüü ÄÚµå
¢Ã 03Àå: ù ¹ø° µö·¯´× - ·¹¸ð³×À̵å ÆǸŠ¿¹Ãø
01 ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨À» ¸¸µå´Â °úÁ¤
__¸Ó½Å·¯´×ÀÇ È帧
__¸Ó½Å·¯´× ÄÚµå ÈȾ±â
__¸Ó½Å·¯´×ÀÇ È帧°ú Äڵ带 ÇÔ²² »ìÆ캸±â
__Á¤¸®
02 ¼Õ½ÇÀÇ ÀǹÌ
__fit ÇÔ¼öÀÇ ½ÇÇà °á°ú
__¼Õ½ÇÀ» °è»êÇÏ´Â ¿ø¸®
__ÇнÀÀ» ¹Ýº¹ÇÏ¸ç ¼Õ½ÇÀÌ ÁÙ¾îµêÀ» È®ÀÎ
03 ·¹¸ð³×À̵å ÆǸŠ¿¹Ãø ½Ç½À
__¶óÀ̺귯¸® »ç¿ë
__µ¥ÀÌÅ͸¦ Áغñ
__¸ðµ¨ ¸¸µé±â
__ÇнÀ
__¸ðµ¨À» ÀÌ¿ëÇϱâ
__Àüü ÄÚµå
¢Ã 04Àå: µÎ ¹ø° µö·¯´× - º¸½ºÅÏ Áý°ª ¿¹Ãø
01 º¸½ºÅÏ Áý°ª ¿¹Ãø
__º¸½ºÅÏ ÁÖÅà °¡°Ý
__Áß¾Ó°ª
__°¢ ¿ÀÇ ÀǹÌ
02 ¼ö½Ä°ú ÆÛ¼ÁÆ®·Ð
__¸ðµ¨À» ±¸¼ºÇÏ´Â ÄÚµå
__ÆÛ¼ÁÆ®·Ð, °¡ÁßÄ¡, ÆíÇâÀÇ ÀǹÌ
__µ¥ÀÌÅÍÀÇ µ¶¸³º¯¼ö°¡ 12°³, Á¾¼Óº¯¼ö°¡ 2°³ÀÏ ¶§ÀÇ ¸ðµ¨
03 º¸½ºÅÏ Áý°ª ¿¹Ãø ½Ç½À
__¶óÀ̺귯¸® »ç¿ë
__°ú°ÅÀÇ µ¥ÀÌÅ͸¦ Áغñ
__¸ðµ¨ÀÇ ±¸Á¶ ¸¸µé±â
__¸ðµ¨À» ÇнÀ
__¸ðµ¨À» ÀÌ¿ë
__¸ðµ¨ÀÇ ¼ö½Ä È®ÀÎ
__Àüü ÄÚµå
¢Ã 05Àå: ÇнÀÀÇ ½ÇÁ¦
01 ÇнÀÀÇ ½ÇÁ¦
__µö·¯´× ¿öÅ©ºÏ
__½Ç½À Áغñ
__¿öÅ©ºÏ ÀÌ¿ë ¹æ¹ý
__ÃʱâÈ
__ù ¹ø° È÷½ºÅ丮
__µÎ ¹ø° È÷½ºÅ丮
__¼¼ ¹ø° È÷½ºÅ丮
__Á¤¸®
¢Ã 06Àå: ¼¼ ¹ø° µö·¯´× - º×²É Ç°Á¾ ºÐ·ù
01 °³¿ä
__º×²ÉÀÇ Ç°Á¾
__º×²É µ¥ÀÌÅÍ
__ÄÚµå
02 ¿øÇÖ ÀÎÄÚµù
__¿øÇÖ ÀÎÄÚµùÀÇ ¿ø¸®
__µ¥ÀÌÅ͸¦ ¿øÇÖ ÀÎÄÚµùÇÏ´Â ÄÚµå
__¸ðµ¨À» ¸¸µå´Â ÄÚµå
03 ¼ÒÇÁÆ®¸Æ½º
__Á¤´äÀ» È®·ü Ç¥ÇöÀ¸·Î ¿¹Ãø
__È°¼ºÈ ÇÔ¼ö
__Å©·Î½º¿£Æ®·ÎÇÇ
__Á¤È®µµ
__Á¤¸®
04 º×²É Ç°Á¾ ºÐ·ù ½Ç½À
__¶óÀ̺귯¸® ÀÓÆ÷Æ®
__°ú°ÅÀÇ µ¥ÀÌÅ͸¦ Áغñ
__¿øÇÖ ÀÎÄÚµù
__Ä®·³ À̸§ Ãâ·Â
__Á¾¼Óº¯¼ö, µ¶¸³º¯¼ö
__¸ðµ¨ÀÇ ±¸Á¶ ¸¸µé±â
__µ¥ÀÌÅÍ·Î ¸ðµ¨À» ÇнÀ
__¸ðµ¨À» ÀÌ¿ë
__ÇнÀÇÑ °¡ÁßÄ¡
__Á¤¸®
__Àüü ÄÚµå
¢Ã 07Àå: ³× ¹ø° µö·¯´× - ¸ÖƼ ·¹À̾î Àΰø ½Å°æ¸Á
01 È÷µç ·¹À̾î
__ÀÎDz ·¹À̾î, ¾Æ¿ôDz ·¹À̾î, È÷µç ·¹À̾î
__È÷µç ·¹À̾î Ãß°¡Çϱâ
__È÷µç ·¹À̾ 3°³ »ç¿ëÇÑ ¸ðµ¨
02 È÷µç ·¹ÀÌ¾î ½Ç½À
__º¸½ºÅÏ Áý°ª ¿¹Ãø
__¸ðµ¨ ±¸Á¶ È®ÀÎ
__º×²É Ç°Á¾ ºÐ·ù
__Àüü ÄÚµå
¢Ã 08Àå: µ¥ÀÌÅ͸¦ À§ÇÑ ÆÁ
01 µ¥ÀÌÅ͸¦ À§ÇÑ ÆÁ
__¿øÇÖ ÀÎÄÚµùÀÌ µÇÁö ¾Ê´Â ¹®Á¦
__NA °ª üũ
__Àüü ÄÚµå
¢Ã 09Àå: ¸ðµ¨À» À§ÇÑ ÆÁ
01 ¸ðµ¨À» À§ÇÑ ÆÁ
__º¸½ºÅÏ Áý°ª ¿¹Ãø¿¡ ¹èÄ¡ ³ë¸Ö¶óÀÌÁ¦À̼ÇÀ» Àû¿ë
__ºÐ·ù ¸ðµ¨¿¡ ¹èÄ¡ ³ë¸Ö¶óÀÌÁ¦À̼ÇÀ» Àû¿ë
__Àüü ÄÚµå
¢Ã 10Àå: 1ºÎ Á¤¸®
[2ºÎ] ÅÙ¼Ç÷Π102
¢Ã 11Àå: ¿À¸®¿£Å×À̼Ç
01 ¿À¸®¿£Å×À̼Ç
__À̹ÌÁö ºÐ·ù ¹®Á¦
¢Ã 12Àå: µ¥ÀÌÅÍ¿Í Â÷¿ø
01 µ¥ÀÌÅÍ¿Í Â÷¿ø
__¿ë¾î Áö¿Á
__¡®Â÷¿ø¡¯À̶ó´Â ¸»ÀÇ µÎ °¡Áö ÀǹÌ
__Ç¥ÀÇ ¿ vs. Æ÷ÇÔ °ü°è
__Á¤¸®
¢Ã 13Àå: À̹ÌÁö µ¥ÀÌÅÍ ÀÌÇØ
01 À̹ÌÁö µ¥ÀÌÅÍ ±¸°æÇϱâ
__MNIST À̹ÌÁö
__CIFAR-10 À̹ÌÁö
__»çÁøÀÇ ¼Ó¼º
__»ùÇà À̹ÌÁö
02 À̹ÌÁö µ¥ÀÌÅÍ ½Ç½À
__¶óÀ̺귯¸® »ç¿ë
__»ùÇà À̹ÌÁö¼Â ºÒ·¯¿À±â
__ȸé Ãâ·Â
__Â÷¿ø È®ÀÎ
__Á¤¸®
__Àüü ÄÚµå
¢Ã 14Àå: ´Ù¼¸ ¹ø° µö·¯´× 1 - Ç÷¡Æ° ·¹À̾ È°¿ëÇÑ À̹ÌÁö ÇнÀ
01 Ç÷¡Æ°
__reshape
__¸ðµ¨À» Á¶±Ý ´õ »ìÆ캸±â
__ÄÚµå »ç¿ë¹ý
02 Ç÷¡Æ° ·¹À̾ È°¿ëÇÑ À̹ÌÁö ÇнÀ ¸ðµ¨ ½Ç½À
__reshape¸¦ »ç¿ëÇÑ ¸ðµ¨
__Flatten ·¹À̾ »ç¿ëÇÑ ¸ðµ¨
__Á¤¸®
__Àüü ÄÚµå
¢Ã 15Àå: ´Ù¼¸ ¹ø° µö·¯´× 2 - Conv2D
01 ÄÁº¼·ç¼ÇÀÇ ÀÌÇØ
__¼ýÀÚ À̹ÌÁöÀÇ Æ¯Â¡
__ÄÁº¼·ç¼Ç ÇÊÅÍ¿Í Æ¯Â¡ ¸Ê
__ÄÁº¼·ç¼Ç ·¹À̾ Àû¿ëÇÑ ÄÚµå
02 ÇÊÅÍÀÇ ÀÌÇØ
__µö·¯´× ¸ðÇüÀ¸·Î ÀÌÇØ
03 ÄÁº¼·ç¼Ç ¿¬»êÀÇ ÀÌÇØ
__ÄÁº¼·ç¼Ç ¿¬»êÀÇ ¿ø¸®
__½ÇÁ¦ °è»êÀÇ ¿¹
04 Conv2D ½Ç½À
__³ëÆ®ºÏ ¼³Á¤
__¶óÀ̺귯¸® »ç¿ë
__µ¥ÀÌÅÍ Áغñ
__¸ðµ¨ ¸¸µé±â
__¸ðµ¨À» ÇнÀ
__¸ðµ¨À» ÀÌ¿ë
__Á¤´ä È®ÀÎ
__¸ðµ¨ È®ÀÎ
__Àüü ÄÚµå
¢Ã 16Àå: ´Ù¼¸ ¹ø° µö·¯´× 3 - MaxPool2D
01 MaxPool2D
__Ç÷¡Æ°¸¸À» ÀÌ¿ëÇÑ ¸ðµ¨
__ÄÁº¼·ç¼Ç ·¹À̾ Ãß°¡ÇÑ ¸ðµ¨
__Ç®¸µ ·¹À̾ »ç¿ëÇÑ ¸ðµ¨
__¸Æ½º Ç®¸µÀÇ ¿ø¸®
02 MaxPool2D ½Ç½À
__ÄÁº¼·ç¼Ç ·¹ÀÌ¾î ¸ðµ¨
__¸Æ½º Ç®¸µ ¸ðµ¨À» È°¿ëÇÑ CNN ¸ðµ¨ ¿Ï¼º
__Àüü ÄÚµå
¢Ã 17Àå: ´Ù¼¸ ¹ø° µö·¯´× ¿Ï¼º - LeNet
01 LeNet
02 LeNet ½Ç½À
__¶óÀ̺귯¸® ·Îµù
__MNIST¸¦ »ç¿ëÇÏ´Â LeNet ¸ðµ¨
__LeNetÀ¸·Î CIFAR-10À» ÇнÀ
__Á¤¸®
__Àüü ÄÚµå
¢Ã 18Àå: ³» À̹ÌÁö »ç¿ëÇϱâ
01 ³» À̹ÌÁö »ç¿ëÇϱâ
__notMNIST À̹ÌÁö¼Â
__À̹ÌÁö µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀоîµéÀ̱â
02 ³» À̹ÌÁö »ç¿ëÇϱ⠽ǽÀ
__À̹ÌÁö µ¥ÀÌÅͼÂÀ» ÀÐ¾î µéÀ̱â
__µ¶¸³º¯¼ö¿Í Á¾¼Óº¯¼ö¸¦ º¯Çü
__¸ðµ¨ ÇнÀ
__º¸Ãæ ¼³¸í
__Àüü ÄÚµå
¢Ã 19Àå: 2ºÎ Á¤¸®
Â÷¿ø
Ư¡ ÀÚµ¿ ÃßÃâ±â
LeNet
µö·¯´×ÀÇ Á¤»ó
ÃàÇÏÇÕ´Ï´Ù