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스마트폰이 사진에서 애완 동물을 즉시 인식하거나 소셜 미디어 피드에 이전에 좋아했던 것과 유사한 이미지가 표시될 때 화면 뒤에서 무슨 일이 일어나는지 궁금해 한 적이 있나요? 이 현상의 상당 부분은 딥러닝 아키텍처에 있습니다. 이러한 아키텍처 중 하나를 ResNet-50이라고 합니다. ResNet-50은 영상 분류에 탁월한 Convolutional Neural Network (CNN)입니다. 이건 마치 사진을 나누고, 그 안에 있는 물체와 장면을 식별하고, 그에 따라 분류할 수 있는 고도로 훈련된 이미지 분석가와 같습니다. 이번 게시물에서는 ResNet-50의 내부 작동 방식을 자세히 살펴보고 이미지 분류 및 컴퓨터 비전 분야에 어떻게 영향을 끼쳤는지 살펴봅니다. What is ResNet-50? Res..

Overfitting(과적합)은 모델이 학습 데이터에 정확히 핏 되는 경우입니다. 학습한 머신러닝 모델이 새로운 데이터와 보이지 않는 데이터를 이해하는 대신 학습 데이터에 과도하게 적합할 때 모델의 품질이 악화됩니다. 과적합이 발생할 수 있는 몇 가지 이유가 있으며 다양한 최신 기술을 적용하여 이러한 원인에 대응하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 오늘 게시글에서는 과적합, 과적합의 일반적인 이유, 머신러닝 모델에서 과적합 감지 및 머신러닝 모델 학습에서 과적합을 방지하기 위한 몇 가지 사례를 알려드리겠습니다. 과적합이란? 과적합이 발생하는 방식 과적합을 감지하는 방법 과적합을 방지하는 방법 What is Overfitting? Overfitting(과적합)은 모델이 학습 데이터에 정확히 핏되는 경우입니다..

What is image labeling? 이미지 라벨링이란 이미지 내의 특정 객체나 특징을 주석으로 표시하는 것입니다. 이미지 라벨은 컴퓨터 비전 모델이 이미지 내의 특정 객체를 식별하는 방법을 학습하도록 돕습니다. 예를 들어, 항공 이미지 셋에서 모든 나무를 주석으로 표시할 수 있습니다. 이러한 라벨은 모델이 나무가 무엇인지 이해하는 데 도움이 됩니다. 이미지 라벨링은 다양한 주석 도구를 사용하여 수행할 수 있습니다. 이러한 주석 도구를 사용하면 객체 주위에 특정 경계를 그릴 수 있습니다. 이러한 경계는 "바운딩 박스"라고 불립니다. 각 바운딩 박스에는 모델이 서로 다른 객체를 구별할 수 있도록 라벨이 지정됩니다. 예를 들어, 모든 나무는 "나무"로 라벨이 지정될 수 있으며, 모든 집은 "집"으로 주..