'IT/Deep Learning' 카테고리의 글 목록

Torch 모델부터 OpenVINO모델까지: OTX로 간단하게 컴퓨터 비전 모델 완성하기

OTX (OpenVINO™ Training Extensions)란 무엇인가요?AI 기술이 발전하면서, 이제 누구나 자신만의 딥러닝 모델을 만들 수 있는 시대가 되었습니다. 하지만 여전히 많은 사람들에게 AI 모델 학습은 높은 기술 장벽으로 다가옵니다.코드를 작성해야 하는 복잡함데이터 준비 과정에서의 번거로움모델 배포를 위한 추가 작업 등이러한 어려움을 해결하기 위해 오픈소스 딥러닝 프레임워크 OTX (OpenVINO™ Training Extensions)가 등장했습니다.OTX는 AI 모델을 학습, 커스터마이징, 배포까지 손쉽게 진행할 수 있도록 도와주는 low-code AI 툴킷입니다. 특히 분류(Classification), 객체 탐지(Object Detection), 세그멘테이션(Segmentatio..

IT/Deep Learning 2024. 11. 23. 22:20

GAN (2) - 3D GAN

Writer: Harim Kang 3D-GAN 3D-GAN이란? 3D-GAN은 3차원 형상을 생성하기 위한 GAN 모형입니다. 3차원 이미지 처리 과정은 2차원에 비해 상당히 복잡합니다. 이 복잡한 문제를 현실적이고 다양하게 3차원 이미지를 생성하는 방법입니다. 논문 제목: Learning a Probabilistic Latent Space of Object Shapes via 3D Generative-Adversarial Modeling 출처: http://3dgan.csail.mit.edu/papers/3dgan_nips.pdf 저자: Jiajun Wu, Chengkai Zhang, Tianfan Xue, William T. Freeman, Joshua B. Tenenbaum 설명 3D-GAN은 GA..

IT/Deep Learning 2020. 9. 25. 11:14

GAN (1) - 생성적 적대 신경망 소개

Writer: Harim Kang 생성적 적대 신경망(GANs) GAN(Generative Adversarial Network)은 심층 신경망 아키텍처로 이루어진 신경망 종류 중 하나입니다. 비지도 방식 러닝(Unsupervised Learning)을 사용합니다. GAN이란? GAN은 Generator라는 생성자 신경망과 Discriminator라는 구분자 신경망이 서로 경쟁을 하며 학습하는 신경망을 의미합니다. 두 신경망이 서로 의존하며 생성과 판별을 반복하면서 학습을 진행합니다. 'Generative Adversarial Network'의 약자로서, 아래와 같은 의미를 가집니다. Generation: 데이터 생성을 하는 모델이라는 것을 알 수 있습니다. 기존 데이터를 바탕으로 유사한 가짜를 만드는 것..

IT/Deep Learning 2020. 9. 25. 10:52

딥러닝 (9) - [RL2] 신경망 네트워크를 이용한 MountainCar 해결

Writer: Harim Kang 해당 포스팅은 '시작하세요! 텐서플로 2.0 프로그래밍'책의 흐름을 따라가면서, 책 이외에 검색 및 다양한 자료들을 통해 공부하면서 정리한 내용의 포스팅입니다. 해당 내용은 openAI GYM MountainCar에 대한 내용을 담고 있습니다. 사용 라이브러리는 Tensorflow 2.0 with keras, gym입니다. GYM 튜토리얼 & Model-Based 강화학습 강화학습을 공부하기 위해 제공되는 환경 라이브러리로 GYM이 있습니다. 해당 라이브러리를 사용하여 MountainCar문제를 풀어보겠습니다. 실습 환경 OpenAI Gym Gym은 OpenAI재단에서 강화학습을 학습하기 위해 만든 환경으로서, 강화학습의 표준 환경이라고 볼 수 있습니다. 강화학습 알고리..

IT/Deep Learning 2020. 3. 25. 16:48

딥러닝 (8) - [RL1] 강화학습(Reinforcement Learning)이란?

Writer: Harim Kang 해당 포스팅은 '시작하세요! 텐서플로 2.0 프로그래밍'책의 흐름을 따라가면서, 책 이외에 검색 및 다양한 자료들을 통해 공부하면서 정리한 내용의 포스팅입니다. 해당 내용은 강화학습(Reinforcement Learning)에 대한 내용을 담고 있습니다. 강화학습(Reinforcement Learning) 강화학습이란? 강화(Reinforcement)는 시행착오(Trial and Error)를 통해 학습하는 방법 중 하나를 의미합니다. 이러한 강화를 바탕으로 강화학습은 실수와 보상을 통해 학습을 하여 목표를 찾아가는 알고리즘입니다. 기존의 신경망들이 라벨(정답)이 있는 데이터를 통해서 가중치와 편향을 학습하는 것과 비슷하게 보상(Reward)이라는 개념을 사용하여 가중치..

IT/Deep Learning 2020. 3. 22. 01:36

딥러닝 (7) - RNN(Recurrent Neural Network), LSTM, GRU

Writer: Harim Kang 해당 포스팅은 '시작하세요! 텐서플로 2.0 프로그래밍'책의 흐름을 따라가면서, 책 이외에 검색 및 다양한 자료들을 통해 공부하면서 정리한 내용의 포스팅입니다. 해당 내용은 RNN, LSTM, GRU에 대한 내용을 담고 있습니다. 사용 라이브러리는 Tensorflow 2.0 with keras, sklearn입니다. 순환 신경망(RNN) 순환 신경망(Recurrent Neural Network)은 은닉 계층 안에 하나 이상의 순환 계층을 갖는 신경망을 의미합니다. 순환 신경망은 다른 네트워크들과 입력을 받는 방식에서 다릅니다. 순서가 있는 데이터에 주로 사용되며, 해당 데이터를 입력으로, 하나의 네트워크를 통해서 순서대로 출력을 얻습니다. 순서가 있는 데이터는 소리, 언..

IT/Deep Learning 2020. 2. 24. 22:31

딥러닝 (6) - CNN (Convolutional Neural Network)

Writer: Harim Kang 해당 포스팅은 '시작하세요! 텐서플로 2.0 프로그래밍'책의 흐름을 따라가면서, 책 이외에 검색 및 다양한 자료들을 통해 공부하면서 정리한 내용의 포스팅입니다. 해당 내용은 CNN에 대한 내용을 담고 있습니다. 사용 라이브러리는 Tensorflow 2.0 with keras입니다. 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network) CNN(Convolutional Neural Network)은 주로 이미지를 사용한 딥러닝 네트워크 방식에서 사용됩니다. 사실, 이미지 외에 음성과 텍스트, 시간 데이터에도 사용 가능합니다. CNN의 구성 분류를 위한 컨볼루션 신경망은 특징 추출을 하는 부분과 분류기 부분으로 나누어집니다. 특징 추출(Feature Extra..

IT/Deep Learning 2020. 2. 24. 22:12

딥러닝 (5) - 분류(Classification) 네트워크

Writer: Harim Kang 해당 포스팅은 Tensorflow 2.0, Keras, sklearn을 이용한 딥러닝 분류 네트워크에 대한 내용입니다. 해당 내용은 이항 분류와 다항 분류를 포함하고 있습니다. 딥러닝 네트워크를 이용한 분류 분류(Classification)는 회귀(Regression)와 함께 가장 기초적인 분석 방법입니다. 데이터가 어느 범주(Category)에 속하는지를 판단하는 방법입니다. 이항 분류(Binary Classification) 2개의 Label을 갖는 데이터가 들어왔을 때, 0 또는 1로 분류를 하는 것을 의미합니다. 활성화 함수는 주로 Sigmoid 함수를 사용합니다. Sigmoid 함수가 0 또는 1로 출력을 하기 때문입니다. Sigmoid 대신 Softmax를 사..

IT/Deep Learning 2020. 2. 24. 21:57