728x90 분류 전체보기464 [인공지능][기초] 075. Overfitting 방지를 위한 EarlyStopping 구현 머신러닝과 딥러닝 모델을 학습할 때 가장 흔히 마주치는 문제 중 하나는 과적합(Overfitting)입니다. 과적합은 모델이 학습 데이터에 너무 잘 맞춰져서 실제 새로운 데이터(테스트 데이터)에서는 성능이 저하되는 현상입니다. 이 글에서는 과적합을 방지하기 위한 대표적인 기법 중 하나인 EarlyStopping(얼리 스토핑)의 개념과 실제 구현 방법을 자세히 알아보겠습니다.● EarlyStopping이란?EarlyStopping은 말 그대로 모델 학습을 '일찍 멈추는' 전략입니다. 일정 에폭(epoch) 동안 모델의 검증 성능(예: 검증 손실 또는 정확도)이 향상되지 않으면 학습을 중단합니다. 이를 통해 불필요한 과잉 학습을 막고, 일반화 성능이 가장 좋았던 시점의 가중치를 활용할 수 있습니다.즉, 모델.. 2025. 7. 24. [인공지능][기초] 074. Fashion-MNIST 실습: CNN 구조 적용 Fashion-MNIST는 기존 MNIST 숫자 이미지보다 조금 더 복잡한 의류 이미지로 구성된 데이터셋입니다. 이번 글에서는 Fashion-MNIST를 활용해 Convolutional Neural Network(CNN) 모델을 구성하고 이미지 분류를 수행하는 방법을 알아보겠습니다. 특히 CNN이 기존의 완전연결신경망(Dense Network)보다 어떤 점에서 효과적인지 비교하며 설명하겠습니다.● Fashion-MNIST란?Fashion-MNIST는 Zalando에서 제공하는 데이터셋으로, 28x28 픽셀의 흑백 이미지로 구성되어 있습니다. 총 10개의 클래스(티셔츠, 바지, 스웨터, 코트, 샌들 등)를 포함하고 있으며, 머신러닝 모델의 성능을 실생활 이미지 분류 문제에 적용해볼 수 있는 좋은 예제입니다.. 2025. 7. 24. [인공지능][기초] 073. 손글씨 인식(MNIST) 모델 만들기 (TF & Torch 비교) 손글씨 숫자 이미지를 분류하는 MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology) 데이터셋은 인공지능 입문자들에게 가장 널리 사용되는 예제 중 하나입니다. 이번 글에서는 TensorFlow와 PyTorch에서 각각 MNIST 분류 모델을 어떻게 구현하는지 비교하고, 기본적인 모델 구성 흐름을 함께 학습해 보겠습니다.● MNIST 데이터셋이란?MNIST는 0부터 9까지의 손글씨 숫자 이미지로 구성된 데이터셋입니다. 각 이미지는 28x28 픽셀의 흑백 이미지이며, 총 6만 개의 학습용 이미지와 1만 개의 테스트용 이미지로 구성되어 있습니다. 이미지 분류의 기본 개념을 이해하고 실습해보기 적합한 구조입니다.● TensorFlow를 활용한 모델 구현Tens.. 2025. 7. 24. [인공지능][기초] 072. nn.Module로 커스텀 모델 만들기 (PyTorch) PyTorch는 직관적인 신경망 구현이 가능한 프레임워크입니다. 특히 `nn.Module`을 활용하면 커스텀 신경망 구조를 자유롭게 구성할 수 있어, 실무나 연구 환경에서 매우 유용하게 쓰입니다. 이번 글에서는 PyTorch의 핵심 클래스인 `nn.Module`을 이용해 나만의 딥러닝 모델을 만드는 방법을 소개하겠습니다.● nn.Module이란?`nn.Module`은 PyTorch에서 신경망의 모든 레이어와 연산을 담는 기반 클래스입니다. 이 클래스를 상속받아 모델을 정의하면, 학습에 필요한 파라미터를 자동으로 추적하고 GPU로 손쉽게 이동시키는 등 많은 기능을 누릴 수 있습니다.기본적인 구조는 다음과 같습니다.import torchimport torch.nn as nnclass MyModel(nn.Mo.. 2025. 7. 24. [인공지능][기초] 071. PyTorch 설치와 기본 문법 익히기 PyTorch는 페이스북 AI 리서치 팀이 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크로, 직관적인 코드 구성과 강력한 유연성 덕분에 학계와 산업계 모두에서 널리 사용되고 있습니다. 이 글에서는 PyTorch를 처음 사용하는 초보자를 위해 설치 방법과 기본 문법을 친절히 안내드리겠습니다.● PyTorch 설치 방법PyTorch는 공식 웹사이트에서 사용자의 환경에 맞는 설치 명령어를 제공하고 있습니다. 가장 기본적인 CPU 버전 설치는 다음과 같습니다.pip install torch torchvision torchaudio만약 NVIDIA GPU를 사용할 수 있다면, CUDA 버전에 맞춰 설치하는 것이 학습 속도를 비약적으로 향상시킵니다. 예를 들어 CUDA 11.8을 사용하는 경우:pip install torch .. 2025. 7. 24. [인공지능][기초] 070. Keras Sequential API로 모델 만들기 Keras는 TensorFlow에 포함된 고수준 API로, 딥러닝 모델을 쉽고 빠르게 구축할 수 있게 도와주는 도구입니다. 특히 Sequential API는 레이어를 순차적으로 쌓는 간단한 방식으로, 초보자도 직관적으로 모델을 만들 수 있도록 설계되어 있습니다.● Keras Sequential API란?Sequential API는 이름 그대로 ‘순차적인’ 레이어 구성 방식입니다. 각 층을 순서대로 쌓아올리는 형태로, 입력층부터 출력층까지 일직선의 흐름을 가지는 신경망에 적합합니다.예를 들어, 다음과 같은 구성은 Sequential API로 쉽게 표현할 수 있습니다.입력 → 은닉층 1 → 은닉층 2 → 출력층보다 복잡한 네트워크(예: 병렬 구조, 분기 등)가 필요하다면 Functional API를 사용해야.. 2025. 7. 24. 이전 1 2 3 4 ··· 78 다음 728x90