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CNN을 활용한 이미지 분류 모델 구현1. CNN(Convolutional Neural Network) 개요합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지와 같은 2차원 데이터의 패턴을 효과적으로 학습할 수 있도록 설계된 신경망입니다. CNN은 일반적으로 다음과 같은 계층을 포함합니다:합성곱 층(Convolutional Layer): 이미지의 특징을 추출하는 계층풀링 층(Pooling Layer): 특징 맵의 차원을 줄이고 중요한 정보를 유지하는 계층완전 연결층(Fully Connected Layer): 추출된 특징을 바탕으로 최종 분류를 수행하는 계층이번 포스팅에서는 CNN을 활용하여 이미지 분류 모델을 구축하는 방법을 단계별로 설명하겠습니다.2. 데이터셋 준비 (..

CNN(Convolutional Neural Network)의 개념 및 동작 원리1. 개요CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)은 이미지 및 영상 데이터를 다룰 때 주로 사용되는 신경망 모델입니다. 인간의 시각 피질(Visual Cortex)에서 영감을 받아 개발된 CNN은 이미지 내에서 특징을 자동으로 추출하여 분석하는 데 매우 효과적입니다. 기존의 완전 연결 신경망(FC, Fully Connected Layer)보다 학습해야 할 가중치의 수를 줄이고, 공간적 구조를 고려한 학습이 가능하기 때문에 컴퓨터 비전 분야에서 가장 많이 활용됩니다.이 글에서는 CNN의 기본 개념과 동작 원리를 살펴보고, 주요 구성 요소 및 동작 방식에 대해 설명하겠습니다. 또한, 간단한 C..