Solbi Lee님의 블로그

1. 목적과 역할 분석 - MNIST 데이터셋을 이용해 CNN(합성곱 신경망) 모델을 학습- 저장된 모델을 불러와 사용자가 입력한 이미지에서 숫자를 인식- 입력 이미지 전처리 → 모델 예측 → 결과 시각화까지 일련의 AI 파이프라인을 실습- 이는 OCR 시스템에서 매우 중요한 딥러닝 기반 이미지 분류의 기초 2. 기초 라이브러리 분석 tensorflow : 딥러닝 모델 생성, 학습, 평가, 저장 numpy : 이미지 데이터를 배열로 처리, 수치 연산matplotlib.pyplot : 예측결과 시각화 PIL.Image : 이미지를 열고 변환하기 위해 사용 cv2 : OpenCV (비전 관련 고급 전처리에 활용 가능)os : 모델 저장 파일 유무 확인, 조건 분기 처리 3. 주요 기능 분석 Sequentia..

1. 코드 목적 및 역할 분석TensorFlow의 Keras API를 사용해 손글씨 숫자 데이터셋(MNIST)에 대한 간단한 신경망 모델을 구성·학습·평가최종적으로 테스트 결과를 시각화 데이터 로드 → 정규화 → 모델 정의(Sequential) → 컴파일 → 학습(fit) → 평가(evaluate) → 예측(predict) → 시각화(show predictions) 의 전 과정을 학습 2. 필수 라이브러리 import tensorflow as tf # 딥러닝 프레임워크import matplotlib.pyplot as plt # 결과 시각화- TensorFlow: tf.keras API를 통해 모델 구성, 학습, 평가, 예측을 수행- Matplotlib: 학습 결과(이미지 ..