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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 ..

MNIST 손글씨 데이터셋을 이용한 숫자 분류 모델 만들기

MNIST 손글씨 데이터셋을 이용한 숫자 분류 모델 만들기1. 개요MNIST는 손으로 쓴 숫자(0~9)를 포함하는 유명한 이미지 데이터셋으로, 딥러닝을 처음 배우는 사람들에게 널리 사용되는 데이터셋입니다. 이 글에서는 TensorFlow와 Keras를 이용해 MNIST 데이터를 학습하고 숫자를 분류하는 신경망 모델을 만들어 보겠습니다.2. MNIST 데이터셋 소개MNIST 데이터셋은 28x28 크기의 흑백 이미지로 구성되어 있으며, 총 70,000개의 이미지가 포함됩니다. 이 중 60,000개는 학습 데이터(training set)로, 10,000개는 테스트 데이터(test set)로 사용됩니다.데이터 로드 및 확인TensorFlow의 tf.keras.datasets 모듈을 이용하면 간단하게 MNIST ..