인공지능을 좋아하는 곧미남

오늘은 간단한 딥러닝 모델 구축 프로세스에 대해 나열해보겠습니다. 추후 개별적으로 세부내용을 정리한 링크를 첨부하여 좀 더 보완하겠습니다. 1. Dataset 파이프라인 구축 - Data 수집 및 라벨링 - 학습용 데이터셋 구축 -> Train, Validation, Test (Cross Validation) - Data Pre-processing -> 이미지처리, Data Augmentation, Data Normalization, Data Type and Shape Transpose 2. 모델 하이퍼 파라미터 정의 - Learning Rate Scheduling - Batch size, Epoch - 기타 필요 파라미터 정의 3. 모델 레이어 정의 - 모델에 따른 Layer 구성 (Step Conne..