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GAN(Generative Adversarial Network) 개념 및 구조

GAN(Generative Adversarial Network) 개념 및 구조1. GAN이란?Generative Adversarial Network(GAN)는 2014년 Ian Goodfellow를 비롯한 연구진이 제안한 생성 모델로, 두 개의 신경망(Generator와 Discriminator)이 경쟁하며 학습하는 방식으로 동작합니다. GAN은 지도 학습(Supervised Learning)과 달리 레이블이 없는 데이터에서도 학습할 수 있는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기법 중 하나입니다.GAN은 기존의 생성 모델보다 더욱 사실적인 데이터를 생성할 수 있어 이미지 생성, 변환, 데이터 증강 등의 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다.2. GAN의 기본 구조GAN은 크게 생성자..

CIFAR-10 데이터셋을 활용한 개와 고양이 분류기 구현

CIFAR-10 데이터셋을 활용한 개와 고양이 분류기 구현1. 개요딥러닝에서 이미지 분류는 가장 기본적인 응용 분야 중 하나입니다. 이번 포스팅에서는 CIFAR-10 데이터셋을 활용하여 개와 고양이를 분류하는 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 구현하는 방법을 알아보겠습니다.CIFAR-10 데이터셋은 총 10개의 클래스(비행기, 자동차, 새, 고양이, 사슴, 개, 개구리, 말, 배, 트럭)로 구성되어 있으며, 각 클래스당 6,000개의 이미지가 포함되어 있습니다. 이 중에서 개와 고양이 클래스만 선택하여 이진 분류(Binary Classification) 모델을 학습하겠습니다.2. 환경 설정필요한 패키지를 설치하고 라이브러리를 불러옵니다.import tensorflow a..

간단한 BERT 모델 Fine-Tuning

간단한 BERT 모델 Fine-Tuning1. 들어가며BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Google에서 발표한 사전 훈련된 트랜스포머 기반 모델로, 다양한 자연어 처리(NLP) 태스크에서 뛰어난 성능을 보입니다. BERT를 특정 작업에 맞춰 미세 조정(Fine-Tuning)하면 더욱 강력한 성능을 발휘할 수 있습니다.이번 포스팅에서는 Hugging Face의 transformers 라이브러리를 활용하여 BERT 모델을 간단한 문장 분류(task) 문제에 적용하는 방법을 다루겠습니다.2. 환경 설정BERT를 Fine-Tuning하기 위해 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 먼저 아래의 패키지를 설치합니다.pip install ..