1. What is keras? 케라스(Keras)는 텐서플로우 라이버러리 중 하나로, 딥러닝 모델 설계와 훈련을 위한 고수준 API이다. 사용자 친화적이고 모델의 구성이 쉽기 때문에 기본 이미지 분류 및 텍스트 분류에 권장되며, 실제로 텐서플로우 2.0 버전에서는 플레이스 홀더나 세션의 개념 등을 없애고 파이썬으로 작성된 케라스를 접목하여 파이썬 언어를 사용하는 개발자들의 생산성을 많이 높이기도 했다. 파이토치, CNTK 등의 많은 머신러닝 프레임워크가 있음에도 불구하고 많은 사람들이 텐서플로우를 사용하는 이유 중 하나가 바로 케라스의 존재 때문이라고 생각하기도 한다. 그럼 이 케라스를 사용하여 텐서플로우 공식 홈페이지 튜토리얼에도 나와있는 패션 mnist 이미지 분류 문제부터 접근해보자. 첫 번째 신..
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Keras 사용해보기
데이터 사이언스 메뉴얼/Object classification
2020. 5. 11. 10:18
텐서플로우, Tensorflow
TensorFlow 모두를 위한 엔드 투 엔드 오픈소스 머신러닝 플랫폼입니다. 도구, 라이브러리, 커뮤니티 리소스로 구성된 TensorFlow의 유연한 환경입니다. www.tensorflow.org 1. 텐서플로우 이름의 뜻 텐서플로우(Tensorflow)에서 텐서(Tensor)는 "다차원 수학 배열(Multidimensional arry of numbers)라고 말한다. 우선 숫자 한 개는 스칼라(scalar)이다. 이 스칼라와 비슷한 성질을 가진 또다른 스칼라들을 같이 묶어 놓은, 1차원 배열을 벡터(vector)라고 하고, 이를 rank1 tensor 라고 한다. 또 이 벡터들을 여러개 묶어 놓은 2차원 배열을 매트릭스(Matrix)라고 하고, 이를 rank2 tensor라고 한다. 여기서 각각의 ..
데이터 사이언스 메뉴얼/Object classification
2020. 5. 7. 21:04
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