Artificial Intelligence/Deep Learning4 다양한 신경망 - 자연어 처리 1. 서론 * 다양한 신경망을 통해 여러 형태를 처리할 수 있는데, 앞서 배운 것은 신경망 모델을 통해 '이미지를 처리'하는 방법에 대해서 배웠다. (하단 링크 포스팅 참조) https://dataworld.tistory.com/51 다양한 신경망 - 이미지 처리 1. 서론 * 이미지 처리 기술 예시 : 얼굴 인식 카메라, 화질 개선(Super Resolution), 이미지 자동 태깅 (사진 안의 물체를 분류해서 tagging) * 이미지 처리를 위해 우리는 '데이터 전처리' -> '딥러닝 모델' dataworld.tistory.com * 이미지 이외 자연어도 처리가 가능하다. 이번 포스팅에서는 신경망을 통해 자연어를 처리하는 방법 및 실제 코드 실습까지 알아보려고 한다! 2. 자연어 처리 개론 * 예시.. 2021. 12. 11. 다양한 신경망 - 이미지 처리 1. 서론 * 이미지 처리 기술 예시 : 얼굴 인식 카메라, 화질 개선(Super Resolution), 이미지 자동 태깅 (사진 안의 물체를 분류해서 tagging) * 이미지 처리를 위해 우리는 '데이터 전처리' -> '딥러닝 모델'의 과정을 거친다. 2. 이미지 데이터 전처리 * 컴퓨터에게 이미지는 각 pixel값을 가진 숫자 배열로 인식 (작은 단위의 정사각형으로 이루어짐 - pixel 안의 색상으로 숫자 표현 * 배열로 이루어짐 - 색상 숫자 * 모두 같은 크기를 갖는 이미지로 통일 - 가로, 세로 픽셀 사이즈를 표현하는 해상도 통일 (예를 들어 HD는 1280x720으로 1280 가로 pixel & 720 세로 pixel 수만큼 표현됨: 이런 해상도 방식을 모두 통일) - 색을 표현하는 방식 .. 2021. 12. 8. 텐서플로우(TensorFlow) (+Keras) 1. 서론 ** 텐서플로우 = 유연하고, 효율적이며, 확장성 있는 딥러닝 프레임워크 (가장 많이 쓰이는 딥러닝 프레임워크 '텐서플로우' & '파이토치') - 대형 클러스터 컴퓨터부터 스마트폰까지 다양한 디바이스에서 동작 가능 * 텐서플로우로 딥러닝 모델 구현 1) 데이터 전 처리하기 2) 딥러닝 모델 구축하기 3) 모델 학습시키기 4) 평가 및 예측 2. 데이터 전처리 * tensorflow 딥러닝 모델은 tensor 형태의 데이터를 입력 받음 (데이터 전처리의 필요성) * tensor란 다차원 배열로서 tensorflow에서 사용하는 객체 (1차원은 vector / 2차원은 matrix / 3차원 이상은 tensor) * 즉, 모든 데이터(pandas나 numpy로 정리된)를 tensor 형태의 데이터.. 2021. 12. 7. 퍼셉트론 (perceptron) 1. 서론 --- 딥러닝 개론 포스팅 참조 ---- https://dataworld.tistory.com/48 Deep Learning 개론 1. AI & ML & DL 2. Deep Learning이란? * 딥러닝 = 머신러닝의 여러 방법론 중 하나로, 인공신경망에 기반하여 컴퓨터에게 사람의 사고방식을 가르치는 방법 [1] 인공신경망 = 생물학의 신경망에서 영감 dataworld.tistory.com 2. 신경망 이전의 연구 * 얼굴 인식 / 숫자 및 문자 인식 * 즉, 사람이 직접 패턴을 파악하고 예측을 하는 방식 (그러나 신경망은 사람 대신 기계가 알아서) 3. (초기) 퍼셉트론 = 신경망의 가장 기본적인 단위 [1] 초기 형태의 신경망 * 1958년 초기 신경망 퍼셉트론의 등장 * n개의 inpu.. 2021. 12. 6. 이전 1 다음
