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머신러닝을 배우고 사용하기

이 문서들은 텐서플로 커뮤니티에서 번역했습니다. 커뮤니티 번역 활동의 특성상 정확한 번역과 최신 내용을 반영하기 위해 노력함에도 불구하고 공식 영문 문서의 내용과 일치하지 않을 수 있습니다. 이 번역에 개선할 부분이 있다면 tensorflow/docs 깃헙 저장소로 풀 리퀘스트를 보내주시기 바랍니다. 문서 번역이나 리뷰에 참여하려면 docs@tensorflow.org로 메일을 보내주시기 바랍니다.

이 노트북 파일들은 Deep Learning with Python 책을 바탕으로 작성되었습니다. 이 튜토리얼은 딥러닝 모델을 만들고 훈련하기 위해 텐서플로의 고수준 파이썬 API인 tf.keras를 사용합니다. 텐서플로와 케라스(Keras)에 대해 더 알고 싶다면 텐서플로 케라스 가이드를 참고하세요.

출판사 노트: Deep Learning with Python은 딥러닝을 설명하기 위해 파이썬과 케라스 라이브러리를 사용합니다. 이 책은 케라스 창시자이고 구글 AI 연구원인 프랑소와 숄레(François Chollet)가 썼습니다. 이 책에서 직관적인 설명과 실용적인 예제를 통해 딥러닝을 배울 수 있습니다. (이 책의 한글 번역서는 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 입니다)

머신러닝의 기본 원리와 개념을 배우려면 머신러닝 단기집중과정을 수강해 보세요. 추가 자료 페이지에 텐서플로와 머신러닝에 대한 더 많은 정보가 정리되어 있습니다.

  1. 기초적인 분류 문제
  2. 텍스트 분류
  3. 회귀
  4. 과대적합과 과소적합
  5. 모델의 저장과 복원