[패스트 캠퍼스 수강 후기] 딥러닝 강의 100% 환불 챌린지 3차 미션

오늘도 퇴근하자마자 미션 수행을 위해 컴퓨터 앞에 앉았다.수요일.. 일주일이 지나는 시기라 그런지 오늘은 좀 피곤해. 그래도 마음을 다잡고 시작해야지!!! 언제나처럼 인증샷으로 스타투

오, 오늘은 드디어 CNN 모델의 구조에 대해 배웠다.

Feacture extraction/Classification, 우선 CNN은 hiddenlayer 안에 convolution+ReLU+Max pooling 두 층이 쌓여 있다고 한다.이 부분은 특징을 추출하는 부분이고, 이 추출한 특징을 가지고 Fully connected layer로부터 예측을 하는 것이라고 한다.Convolution layer는 아래 그림과 같이 사선이나 세로줄, 가로줄과 같은 특징을 추출하는 것으로 이들이 모여 피쳐 맵을 만든다고 한다.

Pooling layer는 그 중에서 중요한 것만을 골라 크기를 줄이는 것(압축)이라고 한다.

Activation layer(ReLU)는 불필요한 내용을 지우는 것이라고 한다. 다른 대표적인 모델들도 살펴봤는데 아래 그림은 LeNet 사진을 가져왔다.마찬가지로 convolutions를 통해 피쳐 맵을 작성하는 것을 알 수 있다.이들을 어떻게 쌓았는지, 어떻게 구성돼 있는지가 중요하다고 한다.

그리고 다음에 아나콘다에서 텐서 플로까지 컴퓨터에 인스톨 하는 방법에 대해서 설명하셨다.이미 과제로 있어 컴퓨터에 아나콘다가 설치되어 있어 이번의 클립은 만약 내가 놓친 적이 없는지 체크하는 용으로 물었다.powershell창을 항상 검색하고 벌어졌지만 해당 폴더의 shift키를 누르고 오른쪽 클릭하면, 여기에 Powershell의 열기가 나와서, 그것을 클릭하면 된다고 한다.이렇게 열때 해당 폴더가 자동적으로 경로로 설정된다.아마 주피터로 계속 진행될 것 같다.텐서 플로 설치 후에도 설치된 것을 주피터로 확인하고 그 뒤 파이 토치 설치도 진행했다.그리고 쥬피터 노트북 컴퓨터에서 지우고도 녹색 램프가 나오고 완전히 사라진 것은 아니지만 이때 shut down을 누르면 왼쪽에 사라진다는.이제 설치가 끝나고 다음부터는 본격적으로 시작하는 것 같지만 유튜브와 구글 링을 통하여 예제를 흉내 내는 수준이 아니라 하나하나 따라가면서 제대로 기초를 다지겠다고 생각한다.그럼 오늘의 미션 클리어#딥-러닝 강의 퍼스트 캠퍼스 온라인 강의[데이터 사이언스]딥 러닝/인공 지능 htps://bit.ly/3bAEzQw