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방송통신대학교 프라임칼리지 AI전공 인공지능 2차 과제(만점 취득)2025.01.241. 텐서플로(TensorFlow) 텐서플로(TensorFlow)는 구글(Google)에서 만든 딥러닝 프로그램을 쉽게 구현할 수 있도록 다양한 기능을 제공해주는 라이브러리입니다. 텐서플로 자체는 기본적으로 C++로 구현되어 있지만, Python, Java, Go 등 다양한 언어를 지원하며, 파이썬을 최우선으로 지원하고 있습니다. 또한 브라우저에서 실행 가능한 시각화 도구인 텐서보드(TensorBoard)를 제공하여 딥러닝 학습 과정을 추적하는데 유용하게 사용됩니다. 텐서플로에서 Tensor(텐서)란 딥러닝에서 데이터를 표현하는 방...2025.01.24
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방통대 [딥러닝의통계적이해] 2024 출석과제물 (30점 만점 인증 / 표지제외 18페이지 분량 / 코드 및 해설 포함)2025.01.251. Teachable Machine을 이용한 이미지 분류 Teachable Machine에 판다 이미지 54개와 레서판다 이미지 21개를 각 클래스로 나누어 입력하고 학습시켰다. 학습 시도 횟수인 에포크는 50으로 설정되었으며, 배치 크기는 16으로 설정되었다. 학습률은 0.001로 설정되어 있으며, 학습이 완료된 모델에 테스트 이미지를 입력한 결과 판다와 레서판다의 사진 또는 그림에 대해 대부분 100%로 판단하고 정답을 맞추는 것을 확인할 수 있었다. 레서판다 이미지 샘플 수 부족을 보완하기 위해 학습률을 0.00057로 낮추...2025.01.25
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딥러닝의 통계적 이해 출석 수업 과제물 (2023, 만점)2025.01.241. Teachable Machine을 이용한 머신러닝 모델 구축 Teachable Machine을 활용하여 이미지를 학습시켰다. 사용한 이미지는 구글 이미지에서 '귀멸의 칼날'이라는 애니메이션의 주인공 4명의 다른 사진들을 각각 10장씩 찾은 뒤 머신러닝의 입력값으로 사용하였다. 본 머신러닝으로 실제로 가지고 있는 피규어 사진을 찍어 이 사진을 입력하면 애니메이션 캐릭터를 정확하게 분류할 수 있는지 파악하고자 하였다. 다양한 하이퍼파라미터 조정을 통해 최적의 정확도를 얻고자 하였으나, 설정에 따른 결과 비교를 대량으로 진행하여 거...2025.01.24
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인공신경망의 작동 원리 및 파이썬을 이용한 신경망의 손글씨 데이터 인식2025.01.141. 인공신경망의 작동 원리 인공신경망은 뇌 속 뉴런의 작동 원리를 컴퓨터로 구현한 정보 처리 시스템이다. 인공신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며 입력값과 가중치의 곱을 활성화함수에 넣어 출력값을 생성한다. 행렬곱을 이용하여 가중치 계산을 수행하며, 오차 역전파를 통해 가중치를 업데이트하여 학습을 진행한다. 학습률은 신경망 학습 속도에 중요한 영향을 미친다. 2. 파이썬을 이용한 신경망의 손글씨 데이터 인식 MNIST 데이터베이스의 숫자 손글씨 데이터를 이용하여 3계층 신경망 모델을 구현하였다. 초기화, 학습, 질의의 3...2025.01.14
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머신러닝 2024년 2학기 방송통신대 출석수업과제물 과제 슬라이드 1~7의 코드 및 설명을 참조하여 신경망 구성 및 test accuracy 출력2025.01.261. Fashion MNIST 데이터셋 Fashion MNIST 데이터셋은 옷 이미지 데이터셋으로, 10개의 클래스(T-shirt/top, Trouser, Pullover, Dress, Coat, Sandal, Shirt, Sneaker, Bag, Ankle boot)로 구성되어 있습니다. 이 데이터셋을 사용하여 신경망 모델을 구축하고 학습을 진행합니다. 2. 데이터 전처리 데이터 시각화를 통해 이미지 데이터를 확인하고, 픽셀 값을 0~1 사이의 실수로 정규화하여 모델 학습에 사용합니다. 이미지 데이터를 1차원 벡터로 변환하는 과정...2025.01.26
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벡터 데이터베이스2025.05.081. 벡터 데이터베이스 벡터 데이터베이스는 복합 비정형 데이터를 효과적이고 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 기술입니다. 단어나 문장과 같은 정보를 숫자로 변환하여 숫자와 유사한 것을 찾는 방식의 데이터베이스입니다. 기존 데이터베이스는 텍스트 기반 검색을 사용했지만, 벡터 데이터베이스는 숫자 기반 검색을 사용합니다. 이를 통해 비정형 데이터와 벡터 데이터를 효율적으로 저장할 수 있습니다. 이 기술의 배경에는 뉴럴 네트워크(CNN)의 발달로 복합 비정형 데이터를 정확하게 임베딩하여 숫자(벡터)로 표현할 수 있게 된 것이 있습니다. 예...2025.05.08