패션 의류 이미지 분류 프로젝트 1️⃣

필수 선행 학습 📖

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🚀 딥러닝 이미지 분류 입문부터 예측 실습까지, 단계별로 완성하는 학습 여정!

딥러닝 모델을 처음 다루거나 이미지 분류 프로젝트에 도전해 보고 싶으신가요? 이번 교재에서는 기초 데이터 준비부터 시작해, 커스텀 데이터셋 구성, 데이터 정규화, 그리고 MLP 모델을 활용한 이미지 분류 실습까지 모두 배울 수 있습니다. 실습과 함께 진행되어 이해도를 높이며, 직접 데이터를 다루는 방법을 터득할 수 있습니다.

🎯 첫 번째 단계: 데이터 준비 및 이미지 시각화 기초

데이터 로드부터 이미지 시각화까지, 딥러닝 프로젝트의 첫걸음을 떼어봅니다. Annotation 파일을 확인하고, 이미지를 불러와 형상을 분석하면서 데이터의 전반적인 구조를 파악하는 방법을 배울 수 있습니다.

📊 두 번째 단계: 클래스 분포 분석 및 시각화

Pandas와 Matplotlib을 사용해 데이터의 클래스 분포를 분석하고 시각화합니다. 데이터 분포를 이해하고, 클래스별 개체 수를 파악하여 데이터 불균형 문제를 인식하는 방법을 익힐 수 있습니다.

🛠️ 세 번째 단계: 이미지 경로 설정 및 커스텀 데이터셋 활용

이미지 경로와 레이블을 설정한 후, 커스텀 데이터셋을 만들어 봅니다. DataLoader를 통해 배치 단위로 데이터를 로드하고, 모델에 입력할 데이터를 체계적으로 준비할 수 있는 방법을 배워보세요.

🔧 네 번째 단계: 정규화를 적용한 커스텀 데이터셋 구현

정규화의 필요성과 효과를 이해하고, 이를 CustomDataset 클래스에 적용하여 데이터의 퀄리티를 높여봅니다. ToTensor와 div 함수를 사용하여 데이터를 정규화하고, 이를 통해 학습의 안정성을 높이는 방법을 학습합니다.

🧠 다섯 번째 단계: MLP 모델을 활용한 이미지 분류 및 예측 실습

최종 단계에서는 MLP 모델을 정의하고 학습시켜, 이미지 분류의 기본을 익힙니다. MLP 모델 구조를 확인하고, 실제로 모델을 학습하며 분류 결과를 예측하는 방법을 실습합니다. 예측한 결과를 통해 모델의 성능을 확인해보세요.

🌟 왜 이 교재가 특별할까요?

1️⃣ 이론과 실습의 균형: 각 단계마다 실습이 포함되어 있어 개념을 직접 적용해 볼 수 있습니다.
2️⃣ 초보자 친화적 구성: 기초적인 단계부터 차근차근 설명하며, 각 단계가 연결된 흐름으로 구성되었습니다.
3️⃣ 데이터 전처리부터 모델 학습까지: 처음부터 끝까지의 전 과정을 담고 있어 실전 프로젝트에 바로 응용할 수 있습니다.

🙋‍♀️🙋🏻‍♂️ 이런 분들에게 추천해요!

✅ 이미지 데이터 분석 및 시각화를 처음 배우는 분들
✅ 딥러닝 프로젝트의 기초부터 학습하고 싶은 분들
✅ 커스텀 데이터셋을 직접 구성해보고 싶은 분들
✅ 데이터 전처리, 정규화, 모델 학습에 대한 이해도를 높이고 싶은 분들
✅ MLP 모델을 활용한 이미지 분류 실습에 도전하고 싶은 분들

지금 바로 시작해서 여러분의 딥러닝 모델링 역량을 한 단계 높여보세요! 🌟