CNN(Convolutional Neural Network) : 개념, 특징, 활용 분야, 예제
CNN(합성곱 신경망, Convolutional Neural Network)은 이미지 및 영상 데이터 처리에 특화된 딥러닝 모델입니다.인간의 시각적 인식을 모방하여 패턴을 자동으로 학습하고, 이미지에서 의미 있는 특징(feature)을 추출하는 데 뛰어난 성능을 발휘합니다.CNN은 특히 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야에서 널리 사용되며, 이미지 분류, 객체 탐지, 얼굴 인식, 자율주행, 의료 영상 분석 등의 다양한 응용 사례에서 핵심적인 역할을 합니다. 1. CNN의 주요 개념과 특징1) 지역적 연결(Local Connectivity)기존의 완전연결 신경망(Fully Connected Network, FCN)과 달리, CNN은 이미지의 공간적 구조를 유지하면서 학습합니다.한 번에 전체 이..
2025. 3. 24.
PyTorch : 개념, 특징, 활용 사례, 비교, 설치 방법, 예제
PyTorch는 Facebook(현 META)의 AI 연구팀에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, Python 기반의 동적 신경망 라이브러리입니다. Tensor 연산, 자동 미분, GPU 가속을 지원하며, 연구 및 산업에서 널리 사용됩니다. 1. PyTorch의 특징1️⃣ 동적 계산 그래프 (Dynamic Computational Graph)TensorFlow와 달리 동적으로 그래프를 생성할 수 있습니다.실행 중에 그래프가 생성되고 수정되므로 디버깅이 쉬우며, 복잡한 연산도 직관적으로 구현할 수 있습니다.2️⃣ GPU 가속 지원CUDA를 사용하여 GPU에서 연산을 수행할 수 있습니다..to(device) 메서드를 사용해 CPU ↔ GPU 간 쉽게 전환이 가능합니다.3️⃣ Pythonic한 코드 스타..
2025. 3. 22.
YOLOv8 : 사전 학습 모델, 정확도
YOLO는 사전 학습된 모델을 제공하며, 이미 다양한 객체(사물)에 대해 학습된 상태입니다. 1. YOLO의 사전 학습된 모델(Pretrained Models)YOLO는 COCO(Common Objects in Context) 데이터셋을 기반으로 학습된 모델을 제공합니다.COCO 데이터셋에는 80가지 객체 클래스가 포함되어 있습니다. COCO 데이터셋에 포함된 객체 목록 (80개 클래스)🚗 탈것: person, bicycle, car, motorcycle, airplane, bus, train, truck, boat🐶 동물: bird, cat, dog, horse, sheep, cow, elephant, bear, zebra, giraffe🍎 음식: apple, orange, banana, sand..
2025. 3. 21.
