Deep Learning

프로그래밍과 딥러닝 차이딥러닝과 뉴럴 네트워크 관계들어가기 앞서 로직과 딥러닝의 차이를 살펴보고자 한다. 프로그램과 딥러닝 모두 입력값, 출력값 그리고 로직을 가지고 있지만 결과물이 다르다.그림이 다소 생소할 수도 있지만 아래 그림을 살펴보자.우리는 이해를 돕기 위해

기본 레이어 이해Conv LayerFlatten LayerPooling Layer파이썬 3.7텐서플로우 2.6케라스 2.6우리는 앞서 딥러닝과 뉴럴 네트워크의 차이를 알아보았다.그리고 뉴럴 네트워크 구현 최소 단위인 레이어 Layer 가 필요하다고 했다.여기서는 Con

레이어 개념 비교 설명: Max Pooling Average Pooling Global Average Pooling우리는 앞서 이미지 분류를 위한 기본적인 레이어에 대해 살펴보았다.여기서 우리는 더 깊은 이해를 위해 자료를 찾을 것이고폴링 Pool Layer 에는

본격적인 분류 모델 이해에 앞서 Classification 종류에 대해 알아보자. 이 글은 모델 설계에 도움이 될 것이다. Binary Classification Multi-Class Classification Multi-Label Cla

🔊 내용 우리는 캐글 동물 데이터를 바탕으로 Multi-Class Classification 를 실습한다. 모델 구현을 위해 가지 단계를 진행한다. > 🌑 데이터셋 다운로드 > 🌓 이미지와 레이블 불러오기 > 🌕 전처리와 데이터 분할 > 🌗 모델 생성과 학