fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝

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fastai 애플리케이션 계층 이해하기

5.1

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우리는 처음 만든 모델로 강아지와 고양이를 분류하는 방법을 배웠습니다. 이는 수년 전만 해

도 매우 어려운 일이었지만, 오늘날에는 너무나도 쉬운 문제가 되었습니다. 따라서 이 문제로

는 모델 학습 방법 간의 미묘한 차이를 설명하기가 어렵습니다. 학습의 세부 내용을 몰라도 거

의 완벽에 가까운 결과를 얻을 수 있기 때문이죠. 하지만 같은 데이터셋을 사용해서 각 이미지

내 반려동물의 품종을 분류하는 훨씬 도전적인 문제를 만들 수도 있습니다.

1

장에서는 이미 해결된 문제에 관한 응용을 소개했습니다. 하지만 실생활에서의 문제 해결은

그보다 훨씬 어렵습니다. 어떤 데이터셋인지 전혀 모르고 시작할 때가 많기 때문이죠. 데이터

가 구성된 방식, 필요한 형태로 데이터를 추출하는 방법, 그렇게 얻은 데이터가 어떤 형식일지

를 알아나가야 합니다. 앞으로는 데이터를 이해하는 데 필요한 모든 중간 과정을 포함하여 모

델링을 검사하는 등 실제로 문제를 풀어나가는 방법을 다룹니다.

이미

PETS

데이터셋을 다운로드했습니다.

1

장에서와 같은 코드를 실행해서 이미 다운로드한

데이터셋의 경로를 얻을 수 있습니다.

from fastai.vision.all import *

path = untar_data ...