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이미지 딥러닝 예제

by kai on 2. August 2019 , No comments

기계와 딥 러닝은 모두 인공 지능의 하위 집합이지만 딥 러닝은 기계 학습의 다음 진화를 나타냅니다. 기계 학습에서 인간 프로그래머가 만든 알고리즘은 데이터에서 구문 분석 및 학습을 담당합니다. 그들은 데이터에서 배운 내용을 기반으로 결정을 내보입니다. 딥 러닝은 인간의 뇌와 매우 유사하게 작용하는 인공 신경망을 통해 학습되며 기계가 인간처럼 구조의 데이터를 분석할 수 있게 합니다. 딥 러닝 머신은 인간 프로그래머가 데이터로 무엇을 해야 하는지 알려줄 필요가 없습니다. 이는 우리가 수집하고 소비하는 엄청난 양의 데이터에 의해 가능해졌으며, 데이터는 딥 러닝 모델의 원동력입니다. 딥 러닝이 무엇인지에 대한 자세한 내용은 여기에서 이전 게시물을 확인하십시오. 패션 도메인은 기계 학습 및 컴퓨터 비전 응용 프로그램에 대 한 매우 인기 있는 놀이터. 이 도메인의 문제는 높은 주관성과 관련된 기능의 의미 체계 복잡성으로 인해 어렵습니다. 이 게시물은 패션 이미지를 분류하기 위해 자신의 컨볼루션 신경망을 구축하는 4 가지 접근 방식에 대해 배우는 데 도움이되었기를 바랍니다. 이 링크에서 내 GitHub 리포지토리의 모든 소스 코드를 볼 수 있습니다. 당신이 개선에 대한 질문이나 제안사항이 있으면 알려주세요! 파이썬 코드를 자세히 이해하기 전에 이미지 분류 모델이 일반적으로 어떻게 설계되는지 살펴보겠습니다. 이 프로세스를 4단계로 나눌 수 있습니다.

각 단계는 실행하는 데 일정 한 시간이 필요합니다 : 누가 딥 러닝 모델은 훈련하는 데 몇 시간 또는 며칠이 필요했다. 여기 내 목표는 두 배 빠른 시간에 꽤 괜찮은 딥 러닝 모델을 마련 할 수 있다는 것을 보여주는 것이었습니다. 비슷한 과제를 선택하고 끝에서 코딩을 시도해야합니다. 일을 통해 배우는 것과 같은 것은 없습니다! 이미지 색상 또는 신경 색화에는 그레이스케일 이미지를 풀 컬러 이미지로 변환하는 작업이 포함됩니다. 당신이 당신의 세계에 오는 부정적인 필터링 할 때, 고급 자연어 처리 및 딥 러닝이 도움이 될 수 있습니다. 이 새로운 기술을 사용하는 뉴스 집계자는 감정 분석을 기반으로 뉴스를 필터링할 수 있으므로 좋은 소식만 다루는 뉴스 스트림을 만들 수 있습니다.

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