이미지분류 문제해결학습
07.이미지분류문제 파트-3
이미지 분류 문제를 해결하기 위한 Metal_damaged 분류 학습 과정을 간략히 요약.
단계 | 설명 |
---|---|
1. 데이터 수집 | Metal_damaged 클래스에 해당하는 이미지를 수집합니다. |
2. 데이터 전처리 | 수집한 이미지를 전처리하여 학습에 사용할 수 있는 형식으로 변환합니다. |
3. 데이터 분할 | 전체 데이터셋을 학습 데이터와 검증 데이터로 분할합니다. 일반적으로는 90:10 비율을 사용합니다. |
4. 모델 선택 | 이미지 분류에 적합한 모델을 선택합니다. 예를 들면, CNN을 사용할 수 있습니다. |
5. 모델 학습 | 선택한 모델을 학습 데이터에 적합하게 조정합니다. 역전파 알고리즘을 사용하여 모델을 최적화합니다. |
6. 모델 검증 | 학습된 모델의 성능을 평가하기 위해 검증 데이터를 사용합니다. 모델의 예측과 실제 레이블을 비교하여 성능 지표를 계산합니다. |
7. 예측 | 학습된 모델을 사용하여 새로운 이미지에 대한 Metal_damaged 분류를 수행합니다. |
Metal_damaged 분류를 위한 이미지 분류 문제 해결 학습을 진행할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 Metal_damaged 이미지를 식별하고 분류하는 능력을 향상.