deeplearning35 텐서플로우 - 이미지 데이터 증강 Image Data Augmentation https://youtu.be/RuZ7SI-Yfec?si=doVO31hY854L4Ps9 *깃헙코드 : https://github.com/neowizard2018/neowizard/blob/master/TensorFlow2/TF_2_x_LEC_16_Example.ipynb neowizard/TensorFlow2/TF_2_x_LEC_16_Example.ipynb at master · neowizard2018/neowizardContribute to neowizard2018/neowizard development by creating an account on GitHub.github.com 2024. 9. 16. 텐서플로우 - CNN CIFAR 10 by Keras https://youtu.be/qWXHuSP2wNw?si=OPj2HSNHDR-wKiIz * 깃헙코드 : https://github.com/neowizard2018/neowizard/blob/master/TensorFlow2/TF_2_x_LEC_15_CIFAR10_Example.ipynb* jinny복기코드(더 상세한 설명을 첨부해두었습니다) : https://github.com/yoonjinny/jinny/blob/main/CNN_CIFAR-10_keras.ipynb jinny/CNN_CIFAR-10_keras.ipynb at main · yoonjinny/jinnyContribute to yoonjinny/jinny development by creating an account on GitHub.git.. 2024. 9. 15. 머신러닝 vs 딥러닝 차이를 이해하는 중요 개념 : 3차원 데이터 머신러닝에서 딥러닝으로 넘어가는 과정에서 제일 어려웠던 개념이 3차원 벡터 개념이었습니다. 공부를 하다보니 부족한 개념이 무엇인지 보이기 시작했고, 제 코딩선생님인 chatgpt에게 부족한 개념을 알려달라고 했습니다. 그리고 이에 대한 gpt의 답글을 원문에 첨부하였습니다. 저와 같이 딥러닝을 헤매고 있는 누군가에게 도움이 되길 바라며 결론은 이미지 및 시계열 데이터 구성 요소 개념이 부재하였고, 아래 답글을 통해 부족한 개념을 체득해나가길 바라겠습니다. :-) CNN 모델에서 데이터를 3차원 텐서로 변환하는 과정은 매우 중요하며, 이를 이해하는 것이 CNN의 핵심 개념을 파악하는 데 도움이 됩니다. 2차원 이미지 데이터(예: MNIST)와 시계열 데이터를 어떻게 3차원 벡터(텐서)로 변환하는지 .. 2024. 9. 15. 텐서플로우 - CNN Example (MNIST, Fashion MNIST) by Keras https://youtu.be/pZUhmZs66co?si=ArYl-AnDIBLfNF7s*MNIST 깃헙코드 : https://github.com/neowizard2018/neowizard/blob/master/TensorFlow2/TF_2_x_LEC_14_MNIST_Example.ipynb neowizard/TensorFlow2/TF_2_x_LEC_14_FashionMNIST_Example.ipynb at master · neowizard2018/neowizardContribute to neowizard2018/neowizard development by creating an account on GitHub.github.com Fashion MNIST CNN kerashttps://github.co.. 2024. 9. 15. 이전 1 2 3 4 5 ··· 9 다음
