TensorFlow를 활용한 머신러닝의 기초

아래의 학습 자료를 시작하기 전에 다음 사항을 확인하세요.

  • 소프트웨어 개발, 특히 Python 개발 경험이 있습니다.

이 커리큘럼은 다음 사용자를 대상으로 합니다.

  • ML은 처음이지만 컴퓨터 공학 또는 개발 관련 배경지식이 있습니다.

이 콘텐츠는 ML을 처음 접하는 개발자를 ML 여정의 시작 단계로 안내합니다. TensorFlow를 사용하는 리소스가 많지만 여기에서 배운 내용은 다른 머신러닝 프레임워크에도 적용할 수 있습니다.

1단계: ML이란 무엇인지 이해하기

TensorFlow 2.0은 머신러닝을 위한 신경망을 쉽게 빌드할 수 있도록 설계되었으며, 이것이 바로 TensorFlow 2.0에 Keras라는 API가 사용되는 이유입니다. Keras를 만든 프랑스와 숄레의 저서 ‘Python 딥 러닝(Deep Learning in Python)’은 유용한 입문서입니다. 프로그래머의 시각에서 본 ML의 기초를 이해하려면 1~4장을 읽어보세요. 이 도서의 후반부에서는 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 생성 딥 러닝과 같은 분야를 자세히 알아봅니다. 지금은 이러한 주제가 너무 어렵게 느껴져도 머지 않아 익숙해질 테니 걱정 마세요.

도서
Python을 활용한 딥 러닝(Deep Learning with Python), 프랑스와 숄레 저

이 도서는 실용적인 Keras 딥 러닝 실습 입문서입니다.

⬆ 또는 ⬇

프랑수아의 저서와 동일한 기초 내용을 다루는 Coursera의 TensorFlow 입문 또는 Udacity의 딥 러닝을 위한 TensorFlow 입문과 같은 강의를 들어보세요. 수학적 수준에서 신경망이 어떻게 작동하는지 짧게 설명하는 3blue1brown의 동영상도 유용합니다.

이 단계를 완료하면 ML의 작동 방식에 관한 기초지식을 갖추고 심화 과정을 진행할 준비가 됩니다.

기초 온라인 강의
deeplearning.ai: AI, ML, 딥 러닝을 위한 TensorFlow 소개

TensorFlow팀과의 협력을 통해 개발된 이 강의는 TensorFlow의 실제 활용 특화 과정의 일환으로, TensorFlow 사용을 위한 권장사항을 배울 수 있습니다.

기초 온라인 강의
Udacity: 딥 러닝을 위한 TensorFlow 입문

TensorFlow 팀과 Udacity에서 개발한 이 온라인 과정에서는 TensorFlow로 딥 러닝 애플리케이션을 빌드하는 방법을 알아봅니다.

2단계: 심화 학습

기초적인 내용을 넘어 초급 컴퓨터 비전, NLP, 시퀀스 모델링을 소개하는 TensorFlow의 실제 활용 특화 과정을 수강해 보세요.

이 단계를 완료하면 입문 내용에 이어 TensorFlow를 사용하여 이미지 분류, 텍스트의 정서 파악, 생성 모델 등 다양한 시나리오에 맞는 기본 모델을 빌드하는 방법을 배울 수 있습니다.

기초 온라인 강의
deeplearning.ai: TensorFlow의 실제 활용 특화 과정

이 과정에서는 개발자가 TensorFlow로 확장 가능한 AI 기반 알고리즘을 빌드하는 데 사용하는 도구를 알아봅니다.

3단계: 연습하기

1단계와 2단계에서 배운 개념을 연습할 수 있는 몇 가지 TensorFlow Core 가이드를 시도해 보세요. 이 가이드를 마치고 나면 페이지 왼쪽에서 더 수준 높은 예제로 연습해 볼 수 있습니다.

이 단계를 완료하면 ML 모델 빌드 시 나타나는 주요 개념과 시나리오를 더 효과적으로 이해할 수 있습니다.

4단계: TensorFlow 더 자세히 알아보기

이제, 프랑수아가 쓴 'Python 딥 러닝'으로 돌아가 5~9장을 마칠 차례입니다. 이 책의 모든 예제는 가져오기만 바꾸면 TensorFlow 2.0에도 적용됩니다. 오렐리앙 게론이 쓴 Scikit-Learn, Keras, TensorFlow를 활용한 머신러닝 실전(Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow)도 꼭 읽어 보시기 바랍니다. 이 책에서는 scikit-learn을 사용한 ML과 TensorFlow 2.0을 사용한 딥 러닝을 소개합니다.

이 단계를 마치면 요구사항에 맞게 플랫폼을 확장하고 ML에 관한 기본적인 지식은 모두 갖추게 됩니다.

도서
Scikit-Learn, Keras, TensorFlow를 활용한 머신러닝 실전(Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow), 2판, 오렐리앙 게론 저

이 도서는 구체적인 예제와 두 가지 프로덕션 지원 Python 프레임워크인 Scikit-Learn과 TensorFlow를 사용하여 지능형 시스템 빌드에 필요한 개념과 도구를 직관적으로 이해하는 데 도움을 줍니다.