인공지능2 AI 이미지 캡셔닝 - Image Captioning 이 글은 Washington University in St.Louis의 Jeff Heaton 교수님의 강의를 참고하였습니다. 링크 : https://github.com/jeffheaton/t81_558_deep_learning/blob/master/t81_558_class_10_4_captioning.ipynb 딥러닝 학습을 통해 이미지 캡셔닝(Image Captioning)을 하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 목차는 다음과 같습니다. 1. Image Captioning이란? 2. 전체적인 구조 3. Word Embedding(Glove) 4. 실습 예제 1. Image Captioning이란? 이미지를 설명하는 캡션(설명)을 만들어 내는 것을 의미합니다. 즉 이미지를 입력으로 넣으면 문장이 만들어지는 .. 2020. 12. 16. 머신 러닝 첫 걸음 이 글은 구글의 머신 러닝 단기 집중 과정을 참고로 작성하였습니다. (ML 문제로 표현하기, ML로 전환하기, 손실 줄이기) 링크 : https://developers.google.com/machine-learning/crash-course?hl=ko 머신 러닝 개요 머신 러닝 : 입력을 결합하여 새로운 데이터를 예측하는 방법을 기계가 학습하는 것을 의미합니다. 라벨(Label) : 예측하고자 하는 항목 예시) 사진에 표시된 동물의 종류(고양이, 강아지 등) 특성(Attribute) : 예측에 사용할 입력 변수 예시) 스팸 메일 감지할 때 사용할 수 있는 변수 이메일 텍스트 단어, 보내는 사람의 주소, 이메일 전송 시간 예(Instance) : 1. 라벨이 있는 Instance - 모델을 학습 시킬 때 .. 2020. 12. 15. 이전 1 다음
