양재 AI 허브

Tensorflow-구글pytorch-페이스북\-->python이 각광받게 됨교재 : 파이썬으로 만드는 인공지능(참고)회귀/분류 + "머신"이라는 말을 붙여서 기억하기!회귀 : 정답이 연속적인 값분류 : 정답이 불연속적인 값딥러닝의 한계너무나 복잡하고 거대한 모델(비싸

tf.keras.models.Sequential() : 모델 생성Flatten(input_shape=(28,28) : 28x28 크기의 평면의 점으로 만들어진 사진을 784개의 일차원 직선 점 집합으로 변환tf.keras.layers.Dense(노드 개수, activa

빛의 삼원색 : 빨강, 초록, 파랑 (R,G,B)3차원 배열(array)의 구조를 가지고 있으며 RGB채널의 경우 채널 수는 3이다.이미지 포맷의 종류JPEG, PNG, GIF, TIFF, BMP, SVG 등\-> 사용하는 용도나 웹에서의 지원 여부, 압축하는 방식 등

PIL이미지에 텍스트 입력하기모자이크 이미지 만들기 : 픽셀값들을 읽은 후 평균값을 구하여 픽셀값을 평균값으로 대체\-img.getpixel()\-img.putpixel()fashion_mnist 데이터셋 분류해보기\-이전 학습 내용 응용CNN의 기원고양이의 시각 피질

https://colab.research.google.com/drive/1oUXKoOr58z8wCA_GICjl6vQtb53_ttb2?usp=sharing\-LeNet-5\-AlexNet\-VGGNet\-ResNetLeNet-5얀 르쿤이라는 사람이 개발, 우편물

실습pokemon image 데이터 csv파일 불러오기https://colab.research.google.com/drive/15PmMxOzLQJxSPV0hmx3auVUlfB_qOseR?usp=sharing

실습-Google ColabVGG-11 모델 구현AR(Augmented Reality)-증강현실딥러닝에서의 데이터 증강?\-> 압도적인 양의 데이터를 사용, 적은 수의 데이터로 딥러닝 모델을 학습시키고자 하면 데이터에 비해 모델의 표현력이 너무 좋기 때문에 과적합(ov

\-배치란 데이터셋의 전체 데이터 내에서 모델 학습 한번에 적용하기 위해 뽑아낸 데이터의 일부\-정규화란 입력하는 데이터가 가지는 feature들의 값을 모두 같은 범위 내로 변경하는 작업(일반화, 학습의 안정성을 높인다, local optimum에 빠질 가능성이 줄어

공모전https://fashion-how.org/ETRI22/

2022.07.18 Mon

자연어처리 외부 자료Creating, Reading and Writinghttps://www.kaggle.com/code/residentmario/creating-reading-and-writing

전이학습 복습-실무 응용 실습https://colab.research.google.com/drive/1NATDcl_OXgVlVN0p7WVOJYfiiBzjXKcA?hl=ko

2022.07.22 Fri