신경망을 활용한 이미지 분류 알고리즘 개발하기

10 Nov 2023

python

이미지 분류는 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 작업입니다. 신경망은 이미지 분류에 대해 높은 정확도를 제공하는 강력한 도구로 알려져 있습니다. 이제 우리는 신경망을 활용하여 이미지 분류 알고리즘을 개발해 보겠습니다.

코드 예시

먼저, 필요한 패키지를 설치하고 불러옵니다.

pip install tensorflow
import tensorflow as tf

이제 데이터셋을 불러오고 전처리를 진행합니다.

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

신경망 모델을 구축합니다.

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

모델을 훈련하고 평가합니다.

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)
print('\n테스트 정확도:', test_acc)

결론

위의 코드 예시를 통해 신경망을 활용한 이미지 분류 알고리즘 개발 방법을 살펴보았습니다. 데이터셋 불러오기, 전처리, 모델 구축, 훈련, 평가 과정을 거치면 이미지를 정확하게 분류할 수 있습니다.

더 많은 자료와 예제 코드는 TensorFlow 공식 문서를 참고하시면 도움이 될 것입니다.

참고 자료

#AI #신경망 #이미지분류