AI/AI26 AI - Pytorch로 AutoEncoder 구현하 이전 글에서 AutoEncoder의 개념과 구조를 배웠다면,이번에는 직접 Pytorch를사용해 Fashion-MNIST 이미지에 AutoEncoder를 구현해보겠습니다.Tensorflow로 구현한 내용도 이전글을 참고해주세요.2025.07.28 - [AI/AI] - AI - AutoEncoder 직관적으로 이해하기 AI - AutoEncoder 직관적으로 이해하기AutoEncoder란? AutoEncoder는 입력 데이터를 압축(Encoding)한 후, 다시 복원(Decoding)하면서 중요한 특징만을 학습하는 비지도 학습 모델입니다.간단히 말해서, 이미지를 입력으로 받으면, 중요한 특징만foxyprogramming.tistory.com2025.07.28 - [AI/AI] - AI - Tensorflow.. 2025. 7. 29. AI - Tensorflow로 AutoEncoder 구현하기 이전 글에서 AutoEncoder의 개념과 구조를 배웠다면,이번에는 직접 Tensorflow와 Keras를 사용해 Fashion-MNIST 이미지에 AutoEncoder를 구현해보겠습니다.2025.07.28 - [AI/AI] - AI - AutoEncoder 직관적으로 이해하기 AI - AutoEncoder 직관적으로 이해하기AutoEncoder란? AutoEncoder는 입력 데이터를 압축(Encoding)한 후, 다시 복원(Decoding)하면서 중요한 특징만을 학습하는 비지도 학습 모델입니다.간단히 말해서, 이미지를 입력으로 받으면, 중요한 특징만foxyprogramming.tistory.com 라이브러리 임포트import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt.. 2025. 7. 28. AI - AutoEncoder 직관적으로 이해하기 AutoEncoder란? AutoEncoder는 입력 데이터를 압축(Encoding)한 후, 다시 복원(Decoding)하면서 중요한 특징만을 학습하는 비지도 학습 모델입니다.간단히 말해서, 이미지를 입력으로 받으면, 중요한 특징만 뽑아서 다시 이미지로 복원하는 압축 + 복원 모델입니다.AutoEncoder는 라벨이 없어도 학습할 수 있기 때문에 Unsupervised Learning의 대표적인 모델로 자주 사용됩니다. 어디에 쓰일까?AutoEncoder는 단순히 입력을 복원하는 것이 아닌 유용한 일을 합니다Noise 제거(Denoising) : 노이즈 낀 이미지를 깨끗하게 복원특징 추출 : 차원 축소, Latent Space를 통해 데이터 압축이상 탐지(Anomaly Detection) : 복원 오차가.. 2025. 7. 28. XAI란 무엇인가? 인공지능(AI)과 기계 학습(ML)이 점점 더 많은 분야에서 사용되면서, AI가 내리는 결정에 대한 이해와 신뢰는 중요한 과제로 부상하고 있습니다. XAI(설명 가능한 인공지능)는 이러한 필요를 충족시키기 위해 등장한 개념으로, 복잡한 AI 모델의 결정을 사람이 이해할 수 있도록 설명해주는 기술을 의미합니다.XAI의 정의와 필요성XAI는 본질적으로 "Black Box" 모델의 내부 작동 방식을 해석하고 설명하는 것을 목표로 합니다. "Black Box" 모델은 높은 예측 정확도를 제공하지만, 내부 구조가 복잡하여 그 작동 원리나 결정 과정을 인간이 직접 이해하기 어렵습니다. 인공 신경망(Neural Networks)이나 랜덤 포레스트(Random Forest)와 같은 복잡한 모델이 이러한 범주에 속합니다.. 2024. 8. 21. 이전 1 2 3 4 ··· 7 다음
