deep learning 그리고 cad

▣ 딥러링의 지도학습 이란?

딥러닝의 지도 학습은 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하여 모델을 학습시키는 머신러닝의 한 유형입니다. 즉, 입력 데이터와 해당 출력(레이블)이 쌍으로 제공되며, 모델은 이러한 쌍을 통해 입력과 출력 간의 관계를 학습합니다. 학습된 모델은 새로운 입력 데이터에 대해 정확한 출력을 예측하는 데 사용됩니다. 딥러닝은 심층 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하는 머신러닝의 한 분야입니다. 지도 학습은 딥러닝 모델을 학습시키는 데 널리 사용되며, 특히 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리와 같은 분야에서 뛰어난 성능을 보입니다

▣ 지도 학습의 기본 개념

• 데이터 세트: 지도 학습은 레이블이 지정된 데이터 세트를 기반으로 합니다. 이 데이터 세트는 입력 데이터와 해당 출력(레이블)으로 구성됩니다.
• 모델 학습: 모델은 데이터 세트를 사용하여 입력과 출력 간의 관계를 학습합니다. 학습 과정에서 모델은 예측 오류를 최소화하도록 조정됩니다.
• 예측: 학습된 모델은 새로운 입력 데이터에 대해 출력을 예측하는 데 사용됩니다.

딥러링 지도학습은 컴퓨터에게 문제와 정답을 알려주면 컴퓨터는 학습을하고, 예측이 가능한 수식 (모델)을
만듭니다. 이것으로 새로 발생하는 문제를 컴퓨터에 주면, 예측하는 값을 출력 합니다

 

▣ 지도 학습의 주요 유형

• 회귀(Regression): 연속적인 값을 예측하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 주택 가격 예측, 주식 시장 예측 등이 있습니다
• 분류(Classification): 범주형 값을 예측하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 이미지 분류, 스팸 메일 분류 등이 있습니다.
  - 개발 사이트

 

▣  지도 학습의 장점

• 높은 정확도: 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 학습하므로 높은 정확도의 예측이 가능합니다.
• 다양한 응용 분야: 회귀 및 분류와 같은 다양한 유형의 문제를 해결할 수 있습니다.

 

▣  지도 학습의 단점

• 레이블된 데이터 필요: 레이블이 지정된 데이터 세트를 구축하는 데 많은 시간과 비용이 소요될 수 있습니다.
  - 컴퓨터가 읽을수 있는 데이터를 만들어야 하고, 시간 및 비용이 발생 합니다.
• 과적합(Overfitting): 모델이 학습 데이터에 너무 잘 맞춰져 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 저하될 수 있습니다.
  - 마치 시험 문제집을 통째로 외워 시험을 잘 보는 학생이 실제 응용 문제에는 취약한 것과 같습니다.

과적합 해결 방법

1.더 많은 학습 데이터 확보: 실제 데이터를 충분히 대표할 수 있는 다양한 데이터를 확보합니다.
2.모델 복잡도 감소: 모델을 단순화하거나 규제(Regularization) 기법을 사용하여 모델의 복잡도를 줄입니다.
3.교차 검증(Cross-validation) 활용: 학습 데이터를 여러 부분으로 나누어 모델의 성능을 평가하고 과적합을 방지합니다.
4.조기 종료(Early stopping): 학습 중 검증 데이터의 성능이 감소하기 시작하면 학습을 중단합니다.
5.드롭아웃(Dropout): 신경망 학습 시 일부 뉴런을 무작위로 제거하여 모델의 일반화 성능을 높입니다.


딥런링의 지도 학습은 모델을 만드는것 입니다. 비용과 시간이 많이 듭니다. 하지만 가야할 길이고, 사용해야할 길입니다

 

▣ 지도 학습의 활용

• 이미지 인식: 이미지 분류, 객체 감지, 얼굴 인식 등
• 음성 인식: 음성-텍스트 변환, 화자 인식 등
• 자연어 처리: 텍스트 분류, 감성 분석, 기계 번역 등
• 의료 진단: 의료 영상 분석, 질병 예측 등
• 금융: 신용 평가, 주식 시장 예측 등

[보고서]기계 부품 3D CAD 모델의 딥러닝 기반 단순화

 

▣ 딥러링 지도학습 체험 하기

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by korealionkk@gmail.com

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