![[3편] 이미지 분류의 첫걸음, 대표적인 데이터셋 소개](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150.fwebp.q85/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/bJ6G3g/btsM3HELs0y/Wzg5B7OW9COfK0hj05lOVk/img.png)
[3편] 이미지 분류의 첫걸음, 대표적인 데이터셋 소개
데이터셋은 쉽게 말해, 공부할 자료 모음을 뜻합니다.예를 들어,사람이 영어 공부할 때 → 단어장, 문장 모음AI가 이미지 공부할 때 → 고양이, 개, 자동차 사진 모음즉, AI가 뭔가를 배우기 위해 보는 예제들의 모음집이 데이터셋입니다.대표적인 이미지 데이터셋1. MNIST흑백 손글씨 숫자 이미지 (0~9)28×28 크기의 간단한 이미지초보자용 분류 모델 학습에 자주 사용2. CIFAR-10 / CIFAR-10032×32 크기의 컬러 이미지CIFAR-10: 자동차, 개, 고양이 등 10가지 클래스CIFAR-100: 더 세분화된 100가지 클래스3. ImageNet수백만 장의 고해상도 이미지1000개 이상의 카테고리딥러닝 대회(ILSVRC)와 논문에서 자주 사용AlexNet(2012) 모델이 이 데이터로 ..
인공지능/딥러닝 입문
2025. 3. 31. 12:17