합성곱 신경망은 이미지에 담긴 데이터를 바탕으로 학습해요. 이 장에서는 이미지 속 데이터를 살펴보고, Keras로 신경망을 학습시켜 이미지에 나타나는 객체를 분류하는 방법을 배웁니다.

Convolutional neural network 소개

데이터로서의 이미지: 시각화

데이터로서의 이미지: 이미지 변경하기

이미지 분류하기

이미지를 표현하기 위한 원-핫 인코딩 사용하기

분류기 평가하기

Keras로 분류하기

신경망 구성하기

신경망 컴파일하기

의류 데이터에 신경망 모델 피팅하기

신경망 평가를 위한 교차 검증

신경망으로 하는 이미지 처리

합성곱은 합성곱 신경망의 기본 구성 요소예요. 이 장에서는 합성곱의 개념과 이미지 데이터에서 어떻게 동작하는지 배웁니다. 또 Keras 신경망에 합성곱을 어떻게 포함시키는지도 살펴봅니다.

컨볼루션

1차원 합성곱

이미지 컨볼루션

이미지 컨볼루션 커널 정의하기

Keras에서 이미지 합성곱 구현하기

이미지 분류를 위한 합성곱 신경망

의류 종류를 분류하는 CNN 학습하기

테스트 데이터로 CNN 평가하기

컨볼루션 미세 조정하기

CNN에 패딩 추가하기

합성곱 신경망에 strides 추가하기

합성곱 층 출력 크기 계산하기

합성곱 사용하기

합성곱 신경망은 여러 층(깊은 네트워크)으로 구성될 때 강력해져요. 이 장에서는 여러 합성곱 층을 쌓아 깊은 네트워크를 만드는 방법을 배웁니다. 또한 네트워크가 커질수록 파라미터 수를 어떻게 추적하고, 그 수를 어떻게 제어할지도 배웁니다.

더 깊게 들어가기

딥러닝 네트워크 만들기

의류 이미지를 분류하는 딥 CNN 학습하기

딥 네트워크의 특징은 무엇인가요?

파라미터는 몇 개인가요?

CNN의 매개변수는 몇 개인가요?

딥 CNN에는 매개변수가 몇 개일까요?

풀링 연산

직접 풀링 연산 작성하기

Keras 풀링 레이어

이미지 분류를 위한 풀링 포함 딥 CNN 학습

더 깊게 쌓기

신경망 학습을 개선하는 방법은 여러 가지가 있어요. 이 장에서는 네트워크의 성능을 어떻게 추적할 수 있는지에 초점을 맞추고, 합성곱 신경망을 개선하는 다양한 접근법을 탐색합니다.

학습 추적하기

학습 곡선 그리기

저장된 가중치로 테스트 세트 예측하기

정규화

네트워크에 드롭아웃 추가하기

네트워크에 배치 정규화 추가하기

모델 해석하기

학습된 네트워크에서 커널 추출하기

가중치의 형태(Shape)

커널 반응 시각화

다음 단계

딥 합성곱 신경망 이해와 개선

이미지 모델링에는 다양한 Machine Learning 작업을 위해 데이터를 사용해 신경망 알고리즘을 학습시키는 딥러닝 방법이 자주 필요해요. 합성곱 신경망(CNN)은 이미지 분석에서 다양한 객체를 분류하는 데 사용하는 매우 강력한 신경망입니다. 이 4시간 분량의 코스에서는 Keras를 사용해 CNN을 구성하고, 학습하고, 평가하는 방법을 배우게 됩니다.

<h2>Python에서 합성곱 신경망 사용법 배우기</h2>
  이미지 모델은 종종 데이터를 사용해 신경망을 학습시키는 딥러닝 방법을 필요로 합니다
  다양한 머신 러닝 작업을 수행하기 위한 네트워크 알고리즘. 합성곱 신경망
  CNN(합성곱 신경망)은 특히 강력한 신경망으로, 이를 사용하여
  이미지 분석을 위해 다양한 유형의 객체를 분류합니다. 이 4시간짜리
  강의에서는 Keras를 사용하여 CNN을 구축하고, 학습시키고, 평가하는 방법을 알려드립니다.
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  이미지를 데이터로 바꾸고 신경망이 이를 분류하도록 가르치는 것은
  딥러닝의 도전적인 요소로, 다양한 분야에 폭넓게 적용됩니다
  비즈니스와 연구, 전자상거래 사이트가 재고를 더 효율적으로 관리하도록 돕는 것부터
  암 연구자들이 위험한 흑색종을 빠르게 식별할 수 있도록 쉽게 해줍니다.
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  <h2>Keras CNN 알아보기</h2>
  이 강의의 첫 번째 장에서는 이미지를 데이터로 볼 수 있는 방법을 다루며,
  Keras를 사용하여 신경망을 훈련해 다음에서 발견되는 객체를 분류하는 방법
  이미지,
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  두 번째 장에서는 CNN의 핵심 요소인 합성곱을 다룹니다. 당신은
  이미지 데이터에서 어떻게 작동하는지 배우고, 또한 이를 학습하고 조정하는 방법을 배우세요
  테스트 데이터를 사용하는 Keras CNN. 이후 장에서는 더 자세히 다루며, 여러분에게 가르쳐 드립니다
  딥러닝 네트워크를 만드는 방법.
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  <h2>나만의 Keras 신경망 만들기</h2>
  강의를 마무리하며 다양한 방법으로 어떻게 추적할 수 있는지 배우게 됩니다
  CNN이 무엇을 하는지와 성능을 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아봅니다. 이 시점에서,
  Keras 신경망을 구축하고, 최적화하며, 시각화할 수 있게 됩니다
  다양한 애플리케이션에서의 응답.

Introduction to Deep Learning with Keras

Keras와 Python으로 CNN을 구축, 훈련, 평가하여 이미지 데이터를 분석하는 딥러닝을 배우세요.

Keras로 배우는 이미지 모델링

Python과 Keras로 합성곱 신경망을 구축·학습·평가하며 이미지 분석을 학습합니다.

이미지 분류하기

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