SMALL 딥러닝2 5장_딥러닝을 이용한 이미지 분류 딥러닝 개발을 하기 위한 프레임 워크 : 텐서플로, 테아노, CNTK, 파이토치 등 본 포스팅에서는 케라스(Keras)를 사용해 딥러닝을 개발할 예정 1. 딥러닝 기술의 이해 1943년 워렌 맥컬럭과 월터 피츠가 단순화된 뇌 세포의 개념을 발표하며 인간의 뇌 구조와 유사한 인공 신경망 알고리즘을 최초로 발표함 1980년대 입력층과 출력층 사이에 복수의 은닉층이 존재하는 심층 신경망 이론 등장(=오늘날의 딥러닝 형태와 유사) 최근 수많은 데이터와 처리 속도의 향상으로 인해 딥러닝 연구가 활발해짐 이미지 처리 이미지 분류(classification) : 이미지에 나타나는 전체를 학습하여 분류 이미지 분류 및 위치 검색(classification+location) : 분류된 객체가 그림 내 어디에 위치하는지 .. 2023. 2. 28. 2장_인공지능을 적용하기 위한 방법 인공지능 기술을 사용하기 위해서는 인공지능 서비스를 위해 사용 가능한 도구와 어떤 기술들이 있는지 부터 먼저 이해해야 함. 2장에서는.. - 인공지능 기술을 개발할 때 많이 활용되는 개발 언어 - 머신러닝이나 딥러닝 적용을 위해 사용되는 대표적인 오픈소스 소프트웨어 - 쉽게 개발하고 활용할 수 있는 클라우드 기반 서비스 에 대하여 알아봄 2.1 인공지능 적용 기술의 분류 플랫폼(Platform) 데이터 수집, 저장 및 데이터 분석까지 포함하는 기반 환경 인공지능의 머신러닝 및 딥러닝 기술 포함 도구, 프레임워크 등 이후 분류들을 모두 포괄하는 가장 큰 구조로 통상적으로 분산 환경을 지원 도구(Tools) 인공지능 프로그램을 쉽게 개발할 수 있도록 지원하는 개발 도구 서비스 운영 및 개발 환경을 구성하기 .. 2023. 2. 6. 이전 1 다음 LIST
