인공지능 시스템 트레이닝과 테스트
시작 시간 00:20
인공지능 시스템에서 모델을 트레이닝하고 테스트하는 과정에 대해 설명합니다.
모델 불러오기 및 옵티마이저 설정
시작 시간 00:40
모델을 불러오고 옵티마이저를 설정하는 방법에 대해 설명합니다.
트레이닝과 테스트를 위한 데이터셋을 불러오는 과정에 대해 다룹니다.
트레이닝 이터레이션 설정
시작 시간 01:40
트레이닝 이터레이션을 설정하는 방법과 그 중요성에 대해 설명합니다.
트레이닝 데이터에서 랜덤하게 샘플을 뽑는 방법에 대해 설명합니다.
모델 트레이닝 모드 전환
시작 시간 03:40
모델을 트레이닝 모드로 전환하는 방법과 그 필요성에 대해 설명합니다.
크로스 엔트로피 손실 함수
시작 시간 09:00
크로스 엔트로피 손실 함수의 개념과 사용법에 대해 설명합니다.
옵티마이저와 그래디언트 계산
시작 시간 09:50
옵티마이저를 사용하여 그래디언트를 계산하는 과정에 대해 설명합니다.
테스트를 위한 코드를 작성하는 방법에 대해 설명합니다.
GPU를 사용하는 방법과 그 설정에 대해 설명합니다.
모델 구조를 변경하는 방법과 그 효과에 대해 설명합니다.
하이퍼파라미터를 조정하여 모델 성능을 향상시키는 방법에 대해 설명합니다.
데이터 증강 기법을 통해 모델의 일반화 성능을 향상시키는 방법에 대해 설명합니다.
