[DL 프로젝트: 패션 스타일 분류 앱 'FASI'] 4. 프로젝트 완성 및 회고
'인공지능이 분류하는 나의 패션은?' 이라는 주제의 딥러닝 프로젝트: 프로젝트 최종 완성, 서비스 소개 및 회고
[DL 프로젝트: 패션 스타일 분류 앱 'FASI'] 3. 플라스크(Flask)에 텐서플로우(TensorFlow) 모델 서빙
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'인공지능이 분류하는 나의 패션은?' 이라는 주제의 딥러닝 프로젝트: 플라스크(Flask)를 활용하여 텐서플로우의(TensorFlow) 분류 모델 서빙
[DL 프로젝트: 패션 스타일 분류 앱 'FASI'] 2. CNN 분류 모델링
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'인공지능이 분류하는 나의 패션은?' 이라는 주제의 딥러닝 프로젝트: CNN의 ResNet50을 이용한 패션 스타일 분류 딥 러닝 모델링
[DL 프로젝트: 패션 스타일 분류 앱 'FASI'] 1. 개요 및 무신사 스냅 사진 크롤링
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'인공지능이 분류하는 나의 패션은?' 이라는 주제의 딥러닝 프로젝트: 프로젝트 개요 및 셀레니움 이용 무신사 스냅 사진 크롤링하여 데이터 수집
[Deep Learning] GAN tutorial(QuickDraw 고양이 낙서 생성)
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GAN의 대립적인 의미, DCGAN의 Latent 개념와 그 연산, CycleGAN의 개념
[Deep Learning] GAN
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GAN의 대립적인 의미, DCGAN의 Latent 개념와 그 연산, CycleGAN의 개념
[Deep Learning] Autoencoder
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오토인코더의 구성과 학습과정, Latent variable 추상적 개념 정의, 기본적인 information retrieval problem 해결, AE 활용방안
[Deep Learning] Image Segmentation & Data Augmentation
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Image Segmentation 개념과 대표 모델, Image Augmentation의 개념과 기본적인 증강방식 활용, Object Recognition 개념과 활용
[Deep Learning] CNN(ResNet50) tutorial
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ResNet50을 이용한 전이 학습 및 Custom model 튜토리얼
[Deep Learning] CNN(Convolutional Neural Network)
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Convolution & Pooling의 개념, CNN 이용 분류 문제 적용, 전이학습 이용 image classification