컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

TensorFlow 소개

TensorFlow를 사용하면 초보자와 전문가 모두 데스크톱, 모바일, 웹 및 클라우드용 머신러닝 모델을 쉽게 만들 수 있습니다. 시작하려면 아래 섹션을 참조하세요.

TensorFlow

다음 머신러닝 프로젝트를 만드는 데 도움이 되는 초보자 및 전문가용 튜토리얼로 TensorFlow의 기본 내용을 학습하세요.

웹용

TensorFlow.js를 사용하여 새로운 머신러닝 모델을 만들고 자바스크립트로 기존 모델을 배포하세요.

모바일 및 에지용

Android, iOS, Edge TPU 및 Raspberry Pi와 같은 모바일 및 임베디드 기기에서 TensorFlow Lite를 사용하여 추론을 실행하세요.

프로덕션용

TFX를 사용하여 프로덕션에서 바로 사용 가능한 학습 및 추론용 ML 파이프라인을 배포하세요.

엔드 투 엔드 머신러닝 플랫폼

성공적인 ML 결과를 얻기 위해 데이터 준비 및 로드하기

힘들게 만든 ML 모델의 성공 여부를 가르는 가장 중요한 요소는 바로 데이터입니다. TensorFlow는 규모에 따라 데이터를 통합, 정리, 전처리할 수 있도록 여러 가지 데이터 관련 도구를 제공합니다.

또한 책임감 있는 AI 도구를 사용하면 데이터에 포함된 편향을 발견하고 제거함으로써 모델을 통해 공정하며 윤리적인 결과를 얻을 수 있습니다.

TensorFlow 생태계로 모델 빌드 및 미세 조정하기

모델 구축, 학습, 내보내기를 간소화하는 핵심 프레임워크 를 토대로 구축된 전체 생태계를 살펴보세요. TensorFlow는 Keras 를 사용한 분산 학습, 즉각적인 모델 반복, 간편한 디버깅 등 다양한 기능을 지원합니다. 모델 분석 텐서보드 와 같은 도구를 사용하면 모델의 수명 주기에 따라 개발 및 개선 상황을 추적할 수 있습니다.

TensorFlow를 시작하려면 TensorFlow Hub 에서 Google 및 커뮤니티에서 제공한 선행 학습된 모델 컬렉션을 찾아보세요. 아니면 Model Garden 에서 최신 연구 모델이 어떻게 구현되었는지 살펴볼 수도 있습니다. 고급 구성요소 라이브러리에서 강력한 성능의 모델을 활용할 수 있으며, 새로운 데이터로 모델을 미세 조정하거나 맞춤설정하여 새로운 작업을 수행하게 할 수도 있습니다.

기기, 브라우저, 온프레미스, 클라우드에 모델 배포하기

TensorFlow는 서버, 에지 기기, 브라우저, 모바일, 마이크로컨트롤러, CPU, GPU, FPGA 등 모든 환경에 모델을 배포할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. TensorFlow Serving 을 이용하면 Google의 맞춤 Tensor Processing Unit(TPU) 등 세계에서 가장 진화한 프로세서에서 프로덕션 규모로 ML 모델을 실행할 수 있습니다.

지연 시간을 줄이고 데이터 개인 정보 보호를 강화하기 위해 소스 근처에서 데이터를 분석해야 한다면 TensorFlow Lite 프레임워크를 사용하세요. 휴대기기, 에지 컴퓨팅 기기는 물론 마이크로컨트롤러에서도 모델을 실행할 수 있으며, 웹브라우저만 있으면 TensorFlow.js 프레임워크를 통해 머신러닝을 실행할 수 있습니다.

프로덕션 ML을 위한 MLOps 구현

TensorFlow 플랫폼에서 데이터 자동화, 모델 추적, 성능 모니터링, 모델 재학습을 위한 권장사항을 구현하세요.

성공을 거두려면 프로덕션급 도구를 사용하여 제품, 서비스, 비즈니스 프로세스의 전체 기간에 걸쳐 모델 학습을 자동화하고 추적해야 합니다. TFX 는 전체 MLOps 배포를 위한 소프트웨어 프레임워크와 도구를 제공하므로 시간이 지남에 따라 진화하는 데이터와 모델에서 문제를 감지할 수 있습니다.

ML 지식을 넓히고 싶으신가요?

TensorFlow는 머신러닝의 원리와 핵심 개념에 관한 기본적인 이해가 있으면 더욱 쉽게 사용할 수 있습니다. 기본적인 머신러닝 관행을 배우고 적용하여 기술을 발전시켜 보세요.

ML 알아보기

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