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Pytorch 기반의 딥러닝 모델 구현을 연습해보기. 한요섭님 유튜브 강의에서 다룬 코드들을 꼼꼼하게 리뷰하면서 딥러닝 모델 구현의.. 일종의 메뉴얼을 습득해보려고 한다. hanyoseob 의료데이터 분석 및 인공지능 개발자, 한요섭 입니다 :D 머신러닝/딥러닝, 신호처리, 병렬 컴퓨팅 (CUDA), 블록체인 (Solidity) 그리고 논문작성 꿀팁 등을 공돌이 관점에서 실습을 통해 알아보도록 www.youtube.com 1편 UNET 구조 구현하기 #1: 데이터 저장하기 ~ 모델 클래스 구현 Pytorch 기반의 딥러닝 모델 구현을 연습해보기. 한요섭님 유튜브 강의에서 다룬 코드들을 꼼꼼하게 리뷰하면서 딥러닝 모델 구현의.. 일종의 메뉴얼을 습득해보려고 한다. hanyoseob 의료데이터 분 seung..

Pytorch 기반의 딥러닝 모델 구현을 연습해보기. 한요섭님 유튜브 강의에서 다룬 코드들을 꼼꼼하게 리뷰하면서 딥러닝 모델 구현의.. 일종의 메뉴얼을 습득해보려고 한다. hanyoseob 의료데이터 분석 및 인공지능 개발자, 한요섭 입니다 :D 머신러닝/딥러닝, 신호처리, 병렬 컴퓨팅 (CUDA), 블록체인 (Solidity) 그리고 논문작성 꿀팁 등을 공돌이 관점에서 실습을 통해 알아보도록 www.youtube.com 1. 데이터 저장하기 1.1. 라이브러리 임포트 및 데이터 불러오기 #구글 드라이브 마운트 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') #필요한 라이브러리 임포트 import os import numpy as np from..