Introduction

비감독 학습(unsupervised learning)은 레이블이 없는 데이터를 사용하여 모델을 학습하는 기술입니다. 이는 데이터에서 숨겨진 패턴이나 구조를 발견하기 위해 사용됩니다. fastai는 파이썬을 기반으로 한 오픈 소스 딥 러닝 라이브러리로, 비감독 학습을 구현하는 강력한 도구입니다.

이 블로그 포스트에서는 fastai를 사용하여 비감독 학습 모델을 구축하는 방법을 알아보겠습니다.

Getting Started

비감독 학습을 위해 fastai 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 fastai를 설치합니다:

!pip install fastai

사용 예시

다음은 fastai를 사용하여 비감독 학습 모델을 구축하는 간단한 예시입니다.

from fastai.vision import *

# 데이터 로드
data = untar_data(URLs.PETS)

# 데이터 전처리
np.random.seed(2)
pat = r'/([^/]+)_\d+.jpg$'
data = ImageDataBunch.from_name_re(data, data.ls(), pat, ds_tfms=get_transforms(), size=224, bs=bs).normalize(imagenet_stats)

# 모델 학습
learn = cnn_learner(data, models.resnet34, metrics=error_rate)
learn.fit_one_cycle(4)

위의 코드에서는 fastai.vision 모듈에서 ImageDataBunch를 사용하여 데이터를 불러오고 전처리를 수행합니다. 그 후, cnn_learner() 함수를 사용하여 Convolutional Neural Network (CNN)을 구성하고 fit_one_cycle() 메서드를 호출하여 모델을 학습합니다.

결론

fastai는 비감독 학습을 위한 강력한 도구로, 데이터를 활용하여 풍부한 특징을 추출하고 예측 모델을 구축하는 것을 도와줍니다. 이 블로그 포스트에서는 fastai를 사용하여 비감독 학습 모델을 구축하는 방법을 알아보았습니다. 이것은 fastai의 일부 기능에 대한 간략한 예시일 뿐이며, fastai 라이브러리에는 다양한 기능과 도구가 존재합니다. 관련 문서와 예제 코드를 참조하여 더 깊이 있는 학습을 진행할 수 있습니다.

참고 자료:

• fastai 공식 문서
• fastai GitHub 저장소