딥러닝

※ 본 게시물에 사용된 내용의 출처는 대다수 에서 사용된 자료이며, 개인적인 의견과 해석이 추가된 부분도 존재합니다. 그림의 경우 교재를 따라 그리거나, 제 임의대로 추가 수정한 부분도 존재합니다. 저 역시도 공부하고자 포스팅한 게시물이니, 잘못된 부분은 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. - GAN의 기초 - GAN으로 새로운 패션 아이템 생성하기 - cGAN으로 생성 제어하기 GAN이란 GAN(Generative Adversarial Network) - lan Goodfellow(2014)에서 제안한 네트워크 모델 - Unsupervised Learning(비지도학습)의 대표적인 알고리즘 - 서로 대립하는 역할의 두 모델이 경쟁하여 학습하는 방법론 G: Generative - GAN은 생성모델로 이미지..

※ 본 게시물에 사용된 내용의 출처는 대다수 에서 사용된 자료이며, 개인적인 의견과 해석이 추가된 부분도 존재합니다. 그림의 경우 교재를 따라 그리거나, 제 임의대로 추가 수정한 부분도 존재합니다. 저 역시도 공부하고자 포스팅한 게시물이니, 잘못된 부분은 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. 인공지능과 머신러닝 인공지능 : 인간의 사고를 인공적으로 모방한 모든 것 머신러닝 : 주어진 데이터를 갖고 통계학적인 모델을 학습시켜 인공지능을 구현하는 방법 딥러닝 : 머신러닝의 수많은 학습법 중 하나 딥러닝 학습 종류에는 크게 다음과 같이 나뉠 수 있음. 지도학습(Supervised Learning) : 데이터-데이터 라벨(입력 - 출력)쌍이 미리 정의된 데이터로 학습하는 경우 비지도학습(Unsupervised Le..

Google Colab(Colaboratory) https://colab.research.google.com/ Google Colaboratory colab.research.google.com - 구글에서 무료로 제공하는 딥러닝 환경으로 무료 GPU를 적용할 수 있는 개발 환경 - 대부분의 라이브러리는 자동으로 설치되어 있으므로 따로 설치과정이 불필요 - Google Drive와 Jupyter Notebook(.ipynb)을 사용하기에 따로 설치하는 과정이 없고, 클라우드 상에서 동작. - 인터넷 브라우저로 실행하기에 사용이 간단하고, 다른 사람과의 코드 공유, 공동 개발도 쉬움. - 코드는 ipynb 파일, 학습에 사용하는 데이터도 구글 드라이브에 올려놓으면 됨. 다만, - 상업적 용도 불가. - 공용..