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TensorFlow를 사용해야 하는 이유

전문가이든 초보자이든, TensorFlow는 ML 모델을 쉽게 빌드 및 배포할 수 있게 해주는 엔드 투 엔드 플랫폼입니다.

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머신러닝을 통해 까다로운 실생활 문제를 해결하도록 지원하는 전체 생태계

손쉬운 모델 빌드

TensorFlow는 다양한 수준의 추상화를 제공하므로 사용자는 자신의 요구에 맞는 수준을 선택할 수 있습니다. 상위 수준의 Keras API를 사용하여 모델을 빌드하고 학습시키세요. 그러면 TensorFlow 및 머신러닝을 쉽게 시작할 수 있습니다.

유연성이 더 필요한 경우 즉시 실행 기능을 사용하면 즉각적인 반복 및 직관적인 디버깅이 가능합니다. 대규모 ML 학습 작업이 필요한 경우, 모델 정의를 변경하지 않고 서로 다른 하드웨어 구성에서 분산 학습을 수행하려면 Distribution Strategy API를 사용하세요.

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어디서든 강력한 ML 제작

TensorFlow는 항상 프로덕션에 바로 배포할 수 있는 방법을 제공해왔습니다. 서버, 에지 기기 또는 웹 등 어디서나 TensorFlow를 사용하면 언어나 플랫폼에 관계없이 모델을 쉽게 학습시키고 배포할 수 있습니다.

전체 프로덕션 ML 파이프라인이 필요한 경우 TensorFlow Extended(TFX)를 사용하세요. 모바일 및 에지 기기에서 추론을 실행하려면 TensorFlow Lite를 사용하세요. TensorFlow.js를 사용하면 자바스크립트 환경에서 모델을 학습시키고 배포할 수 있습니다.

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연구를 위한 강력한 실험

속도나 성능 저하 없이 최첨단 모델을 빌드하고 학습시키세요. TensorFlow에서는 Keras Functional API 및 Model Subclassing API와 같은 기능을 사용하여 유연하고 긴밀하게 복잡한 토폴로지 생성을 제어할 수 있습니다. 손쉬운 프로토타이핑과 빠른 디버깅을 구현하려면 즉시 실행 기능을 사용하세요.

TensorFlow는 Ragged Tensors, TensorFlow Probability, Tensor2Tensor, BERT를 비롯한 강력한 부가기능 라이브러리 및 모델을 실험해 볼 수 있는 생태계를 지원합니다.

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머신러닝 작동 방법 알아보기

Did you ever want to know how a neural network works? Or what the steps are to solving an ML problem? Don’t worry, we’ve got you covered. Below is a quick overview of the fundamentals of machine learning. Or, if you’re looking for a more in-depth information, head to our education page for beginner and advanced content.

ML 소개

머신러닝은 소프트웨어가 명시적인 프로그래밍이나 규칙 없이 작업을 실행하도록 돕는 방식입니다. 기존의 컴퓨터 프로그래밍에서는 프로그래머가 컴퓨터가 사용해야 할 규칙을 지정하지만, ML에서는 다른 사고방식이 필요합니다. 실제 ML은 코딩보다 데이터 분석에 훨씬 더 중점을 둡니다. 프로그래머는 일련의 예제를 제공하고 컴퓨터는 데이터로부터 패턴을 학습합니다. 따라서 머신러닝은 '데이터를 이용한 프로그래밍'이라고 생각할 수 있습니다.

ML 문제를 해결하는 단계

There are multiple steps in the process of getting answers from data using ML. For a step-by-step overview, check out this guide that shows the complete workflow for text classification, and describes important steps like collecting a dataset, and training and evaluating a model with TensorFlow.

신경망의 해부학적 구조

신경망은 패턴을 인식하도록 학습시킬 수 있는 모델 유형으로서, 입력 및 출력 레이어, 하나 이상의 히든 레이어를 비롯한 다양한 레이어로 구성됩니다. 각 레이어의 뉴런은 추상화 수준이 점점 높아지는 데이터 표현을 학습합니다. 예를 들어, 이 시각적 다이어그램에는 선, 모양, 텍스처를 감지하는 뉴런이 있습니다. 이러한 표현(또는 학습된 특성)을 사용하여 데이터를 분류할 수 있습니다.

신경망 학습시키기

신경망은 경사하강법을 통해 학습합니다. 각 레이어의 가중치는 임의의 값으로 시작하며, 시간이 지남에 따라 반복적으로 개선되어 신경망의 정확도를 높입니다. 손실 함수는 신경망의 부정확성을 정량화하는 데 사용되며, 손실을 줄이기 위해 각 가중치를 늘리거나 줄여야 하는지를 결정하기 위해 역전파라는 절차가 사용됩니다.

커뮤니티

TensorFlow 커뮤니티는 개발자, 연구원, 비전 제시자, 초보자 및 문제 해결사로 구성된 활발한 그룹입니다. 참여하고 협력하고 아이디어를 공유할 수 있도록 항상 문이 열려 있습니다.