728x90 LSTM3 꽃 이미지로 배우는 CNN 모델 구현 및 평가 딥러닝 기술이 급속도로 발전하면서, 이미지 분류는 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행하게 되었습니다. 오늘은 TensorFlow를 사용하여 꽃 이미지를 분류하는 간단한 컨볼루션 신경망(CNN) 모델을 구현하고 평가해 보겠습니다. 데이터셋 준비하기 프로젝트를 시작하기 전, 먼저 TensorFlow의 데이터셋 라이브러리에서 제공하는 꽃 이미지 데이터셋을 다운로드합니다. 이 데이터셋은 다섯 가지 종류의 꽃 이미지(데이지, 덴델리온, 장미, 해바라기, 튤립)로 구성되어 있으며, 총 3,700장의 사진을 포함하고 있습니다. 모델 구성하기 이미지 분류를 위한 CNN 모델을 구성합니다. 모델은 여러 개의 컨볼루션 레이어와 풀링 레이어를 포함하며, 마지막에는 완전 연결 레이어를 통해 분류를 수행합니다. 모델 학습 및 .. 2024. 3. 15. 텍스트처리로 문장에 감성분석 인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전함에 따라, 자연어 처리(NLP)는 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 오늘은 AI-HUB의 감정 말뭉치 데이터를 활용해 텍스트 기반의 언어 모델을 만들고, 이를 통해 감정 분류를 실습해보겠습니다. 이 과정은 크게 두 부분으로 나뉩니다: 첫째, 머신러닝을 사용한 감정 분류와, 둘째, LSTM 모델을 사용한 감정 분류입니다. 자연어 처리의 기본 단계 자연어 처리 프로젝트는 대체로 다음과 같은 순서로 진행됩니다: 전처리: 데이터 클리닝, 정규화 등 토큰화: 텍스트를 개별 단어나 표현으로 분리 벡터화: 텍스트를 숫자로 변환 모델링: 데이터를 기반으로 학습 진행 평가 및 예측: 모델 성능 평가 및 새로운 데이터에 대한 예측 A. 머신러닝을 이용한 감정 분류 머신러닝.. 2024. 3. 15. Attention Mechanism 이란? - (1) 어텐션이란? 풀고자 하는 Task의 핵심이 되는 정보를 찹아서 집중한다! 주의 주목, 관심 흥미, 뉴진스 어텐션! 등 다양한 뜻으로 쓰이고 있습니다. 자연어 처리 NLP 분야의 혁신으로 이끈 논문 All you need is attention 이란 논문을 다들 읽어보셨을거라고 생각합니다. Attention Is All You Need The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks in an encoder-decoder configuration. The best performing models also connect the encoder and decoder thr.. 2024. 3. 4. 이전 1 다음 728x90
