텐서플로우 102, 이미지 분류(CNN)
머신러닝 야학 2기
Study With Me는 매일 학습한 내용을 정리하여 공유하는 매거진입니다.
구글과 생활코딩이 함께하는 머신러닝 야학 2기 참가 신청을 했습니다. 머신러닝 야학은 머신러닝, 텐서플러우, 오렌지(파이썬을 엔트리같이 배우는 플랫폼) 3가지 수업으로 구성되어있네요.
텐서플로우 101 수업을 학습한 내용, 후기를 공유드립니다.
이미지 분류(CNN)?
이 수업은 코드로 딥러닝을 구현해보는 딥러닝 기초 수업입니다. 텐서플로우를 이용하여 가장 간단한 형태의 이미지 분류 딥러닝 모델을 작성합니다.
주요 수업 내용은 아래와 같습니다.
데이터와 차원
이미지 데이터 이해
다섯 번째 딥러닝 1 - Flatten
다섯 번째 딥러닝 2 - Conv2D
다섯 번째 딥러닝 3 - MaxPool2D
다섯 번째 딥러닝 완성 - LeNet
10분 이내의 17개 수업으로 구성되어있습니다. 텐서 플로우 101 수업을 선행해야 하며 초보자도 이해할 수 있도록 차근차근 쉽게 설명합니다.
데이터는 아래 2가지 유형의 데이터로 이미지 분류 딥러닝 모델을 작성합니다.
mnist : 손으로 쓴 숫자의 MNIST로 28x28 흑백 이미지로 구성되어 있습니다.
cifar10 : CIFAR-10 데이터 세트는 10 개의 클래스에 있는 60000 개의 32x32 컬러 이미지로 구성되며 클래스 당 6000 개의 이미지가 있습니다.
머신러닝 및 텐서플로우 시작하시는 분들에게 도움이 될 것 같습니다.
https://www.youtube.com/playlist?list=PLl1irxoYh2wzOOU9hvJqMYc215wAlxrpp
매일 규칙적으로 공부하는 습관 만들어봐요.
