딥러닝3 실제 이미지 분류 딥러닝 모델 따라 하기 – TensorFlow 실습 예제 딥러닝의 대표적인 응용 분야 중 하나는 이미지 분류입니다. 이번 글에서는 TensorFlow와 Keras를 사용하여 간단한 이미지 분류 모델을 구현하는 과정을 소개합니다. 입문자도 쉽게 따라할 수 있도록 단계별로 설명드리겠습니다.1. 준비하기필요한 라이브러리를 설치합니다.pip install tensorflow matplotlib2. 데이터 불러오기: MNIST 데이터셋 사용TensorFlow는 손글씨 숫자 이미지 데이터셋인 MNIST를 기본으로 제공합니다. 총 7만 개의 흑백 이미지(0~9 숫자)로 구성되어 있습니다.import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.datasets import mnistfrom tensorflow.keras.models import Seq.. 2025. 3. 26. 머신러닝과 딥러닝의 차이점 – 파이썬 입문자를 위한 쉬운 설명 최근 IT 기술의 중심에는 인공지능(AI)이 있습니다. 특히 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 그 핵심 기술로 자주 언급됩니다. 이 두 개념은 비슷해 보이지만 실제로는 동작 방식과 활용 범위에서 중요한 차이를 가집니다. 이 글에서는 파이썬을 막 시작한 입문자도 이해할 수 있도록 머신러닝과 딥러닝의 차이를 쉽게 설명합니다.1. 머신러닝(Machine Learning)이란?머신러닝은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 미래를 예측하는 기술입니다. 예를 들어, 스팸 메일 필터링, 주가 예측, 고객 구매 예측 등에 사용됩니다.사람이 직접 데이터의 특징(feature)을 정의합니다.예측이나 분류를 위해 다양한 알고리즘을 사용합니다.scikit-learn과 같은 파이썬 라.. 2025. 3. 24. 인공지능의 원리 – AI는 어떻게 작동할까? 인공지능(AI)은 최근 다양한 산업 분야에서 빠르게 확산되고 있으며, 우리의 일상생활 속에도 깊숙이 자리 잡고 있습니다. 하지만 인공지능이 어떤 원리로 작동하는지에 대해 궁금한 사람도 많습니다. 이번 포스팅에서는 인공지능의 기본 개념과 핵심 원리, 그리고 AI가 실제로 학습하고 판단하는 방식을 알기 쉽게 설명하겠습니다.1. 인공지능이란 무엇인가?인공지능(AI: Artificial Intelligence)은 사람의 지능을 컴퓨터가 모방하여 사고, 학습, 추론, 판단 등의 작업을 수행할 수 있도록 만든 기술입니다. AI는 데이터를 분석하고, 그 패턴을 학습한 뒤, 새로운 상황에서도 유사한 판단을 내릴 수 있도록 설계되어 있습니다.인공지능의 종류약한 AI (Narrow AI): 특정한 작업에 특화된 인공지능 .. 2025. 3. 24. 이전 1 다음