TensorFlow

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본 Tutorial은 교재 시작하세요 텐서플로 2.0 프로그래밍의 강사에게 국비교육 강의를 듣는 사람들에게 자료 제공을 목적으로 제작하였습니다.
강사의 주관적인 판단으로 압축해서 자료를 정리하였기 때문에, 자세하게 공부를 하고 싶으신 분은 반드시 교재를 구매하실 것을 권해드립니다.

본 교재 외에 강사가 추가한 내용에 대한 Reference를 확인하셔서, 추가적으로 학습하시는 것을 권유드립니다.

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I. 개요

2015년, 딥러닝과 예술의 만남으로 큰 화제가 되었던 신경 스타일 전이 논문¹은 반 고흐의 (별이 빛나는 밤에)라는 그림과 풍경 사진을 합성해서 반 고흐가 그린 것 같은 스타일의 풍경 이미지를 만들었고, 프리즈마등의 앱은 이 알고리즘을 빠르게 탑재해서 인기를 끌었습니다.

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I. 개요

전이 학습이란 미리 훈련된 모델을 다른 작업에 사용하기 위해 추가적인 학습을 시키는 것입니다. 이 때 훈련된 모델은 데이터에서 유의미한 특징(feature)을 뽑아내기 위한 특징 추출기(Feature Extractor)로 쓰이거나, 모델의 일부를 재학습시키기도 합니다.

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I. 개요

딥러닝은 일반적인 개발과 다르게 사실 시간과의 싸움입니다. 코딩의 양에 비해, 결과물이 바로 나오지 않기 때문에 저녁에 모형을 돌리고 아침에 와서 확인하는 경우가 예사입니다.

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I. 개요

테슬라 AI Director인 안드레아 카르파티(Andrej Karpathy)는 The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks라는 글을 개인 블로그에 작성했는데, 짧게 요약하면 문자 단위의 순환 신경망이 셰익스피어의 희곡, 소스코드, Latex등을 재생산하는데 순환 신경망이 효과적이라는 것을 보여줍니다.

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I. 개요

테슬라 AI Director인 안드레아 카르파티(Andrej Karpathy)는 The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks라는 글을 개인 블로그에 작성했는데, 짧게 요약하면 문자 단위의 순환 신경망이 셰익스피어의 희곡, 소스코드, Latex등을 재생산하는데 순환 신경망이 효과적이라는 것을 보여줍니다.

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I. 개요

감성 분석은 입력된 자연어 안의 주관적 의견, 감정 등을 찾아내는 문제입니다. 문장의 긍정/부정이나 긍정/중립/부정을 분류합니다.

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I. 개요

GRU(Gated Recurrent Unit)레이어는 LSTM레이어와 비슷한 역할을 하지만 구조가 더 간단하기 때문에 계산상의 이점이 있고, 어떤 문제에서는 LSTM 레이어보다 좋은 성능을 보여주기도 합니다.¹² 셀로 나타낸 GRU 레이어의 계산 흐름은 LSTM과 비슷하지만, 조금 축약된 모습을 보입니다.³

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I. 개요

순환 신경망(Recurrent Neural Network; RNN)은 지금까지 살펴본 네트워크와는 입력을 받아들이는 방식과 처리하는 방식에 약간 차이가 있습니다. 순환 신경망은 순서가 있는 데이터를 입력으로 받고, 같은 네트워크를 이용해 변화하는 입력에 대한 출력을 얻어냅니다.

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I. 개요

성능을 높이는 데는 그 중 대표적이면서 쉬운 두 가지 방법은 더 많은 레이어 쌓기와 이미지 보강(Image Augmentation) 기법입니다.

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I. 개요

이번 장은 앞에서 이론만 설명했기 때문에 이번에는 실습 위주로 진행합니다. 컨볼루션 레이어와 풀링 레이어, 드롭아웃을 사용해서 분류 문제를 푸는데 어떻게 해야 성능이 개선 되는지 알아봅니다.