fast.ai 사용 방법
GPU 지원 환경 설정: Google Colab과 같은 클라우드 플랫폼을 사용하거나 NVIDIA GPU가 장착된 로컬 환경을 설정합니다. Fast.ai는 초보자에게 무료이고 사용하기 쉬운 Google Colab을 사용하는 것을 권장합니다.
fastai 라이브러리 설치: Colab을 사용하는 경우, 다음을 실행합니다: !pip install fastai. 로컬 설치의 경우, conda 또는 pip를 사용하여 fastai 및 그 의존성을 설치합니다.
필요한 모듈 가져오기: 노트북이나 스크립트의 시작 부분에서 fastai 모듈을 가져옵니다: from fastai.vision.all import *
데이터 로드 및 준비: fastai의 DataBlock API를 사용하여 데이터 세트를 쉽게 로드하고 훈련을 위해 준비합니다.
학습자 생성: fastai의 cnn_learner 또는 unet_learner를 사용하여 사전 훈련된 가중치로 모델을 생성합니다.
모델 훈련: fit 또는 fit_one_cycle 메서드를 사용하여 준비된 데이터에서 모델을 훈련합니다.
평가 및 미세 조정: fastai의 해석 도구를 사용하여 모델 성능을 평가하고 필요에 따라 미세 조정합니다.
예측 수행: 훈련된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.
fast.ai 자주 묻는 질문
fast.ai는 딥러닝을 보다 접근 가능하게 만들기 위해 집중하는 비영리 연구 그룹입니다. 그들은 무료 온라인 강좌, 딥러닝 라이브러리 제공 및 AI 민주화를 위한 연구를 수행합니다.
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