[파이썬] fastai 실생활에서의 `fastai` 활용 사례

07 Sep 2023

fastai

fastai는 딥 러닝 모델 개발을 위한 매우 강력하고 사용하기 쉬운 파이썬 라이브러리입니다. fastai는 많은 사람들에게 딥 러닝 기술을 소개하고 적용할 수 있는 기회를 제공하며, 다양한 실생활 사례에서도 활용될 수 있습니다.

이번 글에서는 fastai를 통해 실제로 어떻게 활용할 수 있는지 다양한 사례를 살펴보겠습니다.

1. 이미지 분류

fastai는 이미지 분류 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 예를 들어, 특정 개체 또는 사물을 식별하는 데 사용될 수 있습니다. fastai를 사용하여 모델을 학습시키고, 새로운 이미지 데이터에 대해 예측을 수행할 수 있습니다.

from fastai.vision.all import *

# 데이터 로딩
path = untar_data(URLs.PETS)
files = get_image_files(path/'images')

# 데이터 전처리
def label_func(f): return f[0].isupper()
dls = ImageDataLoaders.from_name_func(path, files, label_func, item_tfms=Resize(460), batch_tfms=aug_transforms(size=224))

# 모델 학습
learn = cnn_learner(dls, resnet34, metrics=accuracy)
learn.fine_tune(1)

# 새로운 이미지에 대한 예측
img = PILImage.create('new_image.jpg')
pred = learn.predict(img)

2. 자연어 처리

fastai는 자연어 처리 작업에도 뛰어난 기능을 제공합니다. 텍스트 분류, 감성 분석, 기계 번역 등 다양한 자연어 처리 작업에 사용될 수 있습니다.

from fastai.text.all import *

# 데이터 로딩
dls = TextDataLoaders.from_folder(untar_data(URLs.IMDB), valid='test')

# 모델 학습
learn = text_classifier_learner(dls, AWD_LSTM, metrics=accuracy)
learn.fine_tune(2)

# 텍스트에 대한 예측
text = "This movie was great!"
pred = learn.predict(text)

3. 추천 시스템

fastai는 추천 시스템 개발에도 유용하게 사용될 수 있습니다. 온라인 쇼핑, 음악 및 동영상 스트리밍 플랫폼 등에서 사용자에게 맞춤형 추천을 제공하는 데 활용될 수 있습니다.

from fastai.collab import *

# 데이터 로딩
dls = CollabDataLoaders.from_csv('ratings.csv')

# 모델 학습
learn = collab_learner(dls, y_range=(0.5, 5.5))
learn.fine_tune(10)

# 추천하기
user_id = 123
movie_id = 456
rating = learn.predict(user_id, movie_id)

아직 fastai의 활용 사례는 많이 남아 있습니다. 위 예시들은 몇 가지 예시일 뿐이며, fastai는 다양한 사례에 대한 적용 가능성을 제공합니다. 자유롭게 fastai를 활용하여 문제를 해결하고 새로운 기술을 탐색해 보세요.