August 2021
Beginner to intermediate
720 pages
15h 32m
Korean
Content preview from fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝
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312
2
fastai 애플리케이션 계층 이해하기
7.1
fasta
.
ai
과정이 처음 개설되었을 당시 영상 처리 모델의 구축 및 검증에는 세 종류의 주요 데
이터셋을 사용했습니다.
●
범주
1
,
000
개, 픽셀 약
500
개로 표현된 다양한 크기의 이미지를
130
만 장 제공합니다. 보통 학습하는
데 며칠이 걸립니다.
●
MNIST
5
만 장으로 구성된
28
×
28
픽셀의 흑백 숫자 손글씨 이미지입니다.
●
CIFAR10
6
만 장으로 구성된
32
×
32
픽셀 크기의 컬러 이미지로, 전체 이미지는
10
개의 범주로 구분됩니다.
적은 양의 이미지 데이터셋은 큰 이미지넷에 효과적으로 일반화가 될 수 없다는 문제가 있습니
다. 일반적으로 이미지넷에서 잘 작동하던 접근법은 이미지넷과 같은 대규모 데이터셋에서 개
발 및 적용되어야만 합니다. 이런 통념은 대규모 계산 자원을 보유한 연구자만 이미지 분류 알
고리즘의 발전에 효과적으로 이바지할 수 있다는 믿음을 심어주었죠.
하지만 이는 사실이 아닙니다. 그리고 이미지넷의 규모가 정답이고, 다른 데이터셋으로는 유용
한 통찰을 개발할 수 없다는 증거를 보여주는 연구는 없습니다. 따라서
fast
.
ai
에서는 연구자들
이 저렴한 가격으로 알고리즘을 빠르게 검증하는 동시에 완전한 이미지넷 데이터셋 수준의 통
찰을 얻을 수 있는 데이터셋을 만들기로 했습니다.
아이디어를 떠올리고 나서 약 세 시간 후,
를 만들었습니다. 전체 이미지넷 데이터
중 매우 다른 범주를
10
개만 선택하여 ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.