딥러닝의통계적이해 2026년 1학기 방송통신대 중간과제물)Teachable Machine을 이용하여 자신의 머신러닝 모형을 만들고 그 결과를 캡처 정리 다층신경망의 학습과정 시각화

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과제 스트레스 싹~ 학점 쑥!

목차

1. Teachable Machine을 이용하여 자신의 머신러닝 모형을 만들고 그 결과를 캡처하여 정리하시오.(8점)
2. 다층신경망의 학습과정을 챗봇(Gemini, ChatGPT, Perplexity 등)에서 찾고, 이를 기반으로 다층신경망의 학습과정을 시각화하고, 이를 설명하시오(6점).
3. http://playground.tensorflow.org/ 접속하여 분류과제(Classification) 중 하나를 학번 끝자리에 따라 선택하고, 이 과제에 대해 하이퍼파라미터를 달리하여 신경망 2개를 만들고, 2개 신경망의 성능을 비교하여 하이퍼파라미터의 특성을 정리하시오.(8점)
4. 구글 Colab을 이용하여 MNIST에 대한 완전연결신경망을 작성하고 그 과정을 설명하시오. 코드 작성할 때 교재의 코드를 참고하되 그대로 작성하지 않고 신경망 구조(은닉층수, 뉴런 등)을 부분 수정하여 작성하시오. (8점)
5. 참고문헌

본문일부

1. Teachable Machine을 이용하여 자신의 머신러닝 모형을 만들고 그 결과를 캡처하여 정리하시오.(8점)

아래 그림은 Teachable Machine을 활용하여 강아지와 고양이를 분류하는 이미지 학습 모델을 생성하고 테스트한 결과이다. 학습용 이미지는 구글에서 수집한 것이다. 모델은 두 개의 클래스로 구성되어 있다. Class 1은 강아지(Dog) 이미지, Class 2는 고양이(Cat) 이미지로 설정하여 각각 10개의 이미지 샘플을 통해 학습이 이루어졌다. 모델 학습 완료 후 고양이와 강아지 그림을 미리보기 섹션에서 업로드하여, 하단 출력(Output) 창에서 100% 정확하게 해당 이미지를 분류했음을 알 수 있다.

본 모델은 적은 수의 샘플(각 10장)임에도 불구하고, 테스트된 강아지와 고양이 이미지에 대해 100%의 신뢰도를 보이며 매우 정확하게 작동하고 있다. 이는 Teachable Machine의 전이 학습(Transfer Learning) 기술이 적용되어 일반적인 동물의 특징을 효과적으로 구분하고 있음을 보여준다.

참고문헌

이긍희 외 공저(2020). 딥러닝의 통계적이해. 방송통신대학교출판문화원.