TensorFlow 치트 시트: 왜 TensorFlow, 기능 및 도구,
게시 됨: 2020-05-22목차
TensorFlow로 모델 학습
모든 기술 애호가는 복잡한 기계 학습 분야를 마스터하기를 원합니다. 컴퓨터가 패턴을 학습하고 그에 따라 결정을 내릴 수 있도록 데이터 세트를 획득하고 훈련하는 것은 쉬운 방법을 모르는 경우 때때로 압도적일 수 있습니다.
Google은 솔루션을 내놓았고 이를 TensorFlow라고 불렀습니다. 이는 미래 결과를 더 쉽게 예측할 수 있도록 일부 까다로운 대규모 기계 학습 및 신경망 모델을 처리하고 구현하는 데 사용되는 오픈 소스 기계 학습 프레임워크입니다. 일부
다층 신경망을 사용하는 ML 모델을 딥 러닝이라고 합니다. Google의 심층 신경망 연구를 강화하기 위해 개발되었으며 이제 고급 Google 검색 제안에서 볼 수 있습니다. 세계에서 가장 큰 데이터 세트를 보유한 검색 엔진 거대 기업은 대규모 모델과 알고리즘으로 확장할 수 있는 효율적인 방법이 필요했습니다.
TensorFlow는 2017년에 출시되었으며 현재 버전은 2.2입니다. TL은 처음 공개된 이후 몇 가지 변화를 겪었습니다. 일부 변경 사항에는 컴퓨터 그래픽의 딥 러닝 지원 추가 및 Python 2 지원 중단이 포함됩니다.
작동 방식…
TensorFlow는 높은 수준의 성능을 얻기 위해 핵심이 C++로 작성되는 동안 프레임워크와 함께 사용할 수 있는 작업하기 쉬운 Python 프론트엔드 API를 제공합니다. 파이썬은 배우기 쉽고 작업하기 쉬운 언어이며 개발을 더 빠르고 편리하게 하기 위해 다양한 종류의 라이브러리를 잘 지원합니다.
그래프 프레임워크에서 실행되므로 크로스 플랫폼이 됩니다. CPU 및 GPU에서 모바일 시스템까지 사용할 수 있습니다.
용어는 작동에 대한 힌트를 제공합니다.
- Tensor는 일부 데이터 세트를 포함하는 배열 또는 행렬을 의미합니다. 따라서 그래프에서 데이터가 어떻게 흐르는지 흐름도를 만들 수 있습니다.
- 그래프는 컴퓨터 과학의 다양한 분야에서 사용되는 널리 사용되는 데이터 구조이며 종종 복잡한 데이터 세트를 처리하는 데 사용됩니다. 가장자리를 통해 연결된 일련의 노드가 있습니다.
노드는 수행해야 하는 일련의 계산을 설명하는 반면 모서리는 작업을 수행해야 하는 다차원 데이터 세트입니다.
그래프는 다른 플랫폼에서 실행할 수 있고 쉽게 배포할 수 있는 것과 같이 도구에 능력을 부여하는 많은 이점이 있기 때문에 의도적으로 선택되었습니다.
Google에는 계산을 더욱 가속화하는 Tensor 모델을 렌더링하도록 특별히 설계된 자체 사용자 지정 TensorFlow Processing Unit(TPU) 이 있습니다.
왜 텐서플로우인가?
- 모델링하고 싶은 데이터 세트가 많지만 이를 효율적으로 수행할 방법이 생각나지 않거나 처리할 수 있는 과다한 알고리즘을 사용하여도 모든 조각을 연결하는 방법을 파악할 수 없다고 상상해 보십시오. TensorFlow를 사용하면 데이터 추상화에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 포함된 알고리즘과 심층 신경망을 사용하면 애플리케이션 구축이 훨씬 쉬워집니다.
- TensorFlow의 가장 두드러진 기능 중 하나는 작업을 디버그하는 효율적인 방법인 즉시 실행입니다. 대화형 웹 기반 대시보드를 사용하면 시각화가 더 쉬워지므로 각 그래프 작업을 개별적으로 작업할 수 있습니다.
- 이 플랫폼에 포함된 다양한 라이브러리를 사용하면 대규모 데이터 세트와 머신 간에도 훨씬 빠르게 확장할 수 있습니다.
- 오픈 소스이고 Google의 지원을 받는 이 도구는 손에 넣을 수 있는 가장 눈에 띄는 심층 신경망 도구 중 하나입니다.
- TensorFlow를 만든 핵심 아이디어 중 하나는 처리 능력이 제한적이라는 것이었습니다. 따라서 모바일 시스템에서도 실행할 수 있습니다!
- 이 라이브러리의 모든 다양한 측면을 이해하는 데 도움이 되도록 코드 및 모델 가중치와 함께 번들로 제공되는 플랫폼에 사용할 수 있는 수많은 오픈 소스 모델이 있습니다. 워크플로와 관련된 일부 모델을 항상 찾을 수 있으며 전이 학습을 사용하여 조정할 수도 있습니다.
자세히 알아보기: Tensorflow 2.0 이미지 분류
TensorFlow 최대한 활용하기 – 도구
1. 텐서보드
위에서 언급했듯이 TensorFlow는 효율적인 추상화 방법을 제공하고 TensorBoard는 이를 위한 도구입니다. 그래프, 그래프의 일부, 흐름 구조를 이해하고 시각화하는 것은 TensorBoard를 사용하여 쉽게 수행할 수 있습니다. 손실 및 정확도, 이미지, 텍스트 및 모델 그래프 표시, 임베딩 투영 등과 같은 메트릭 추적 및 유지 관리를 제공합니다.
읽기: Keras와 TensorFlow의 기능
2. 해왕성
라이브러리 통합을 통해 메트릭을 추적하는 또 다른 방법입니다. TensorFlow와 즉시 통합되며 모델 가중치, 매개변수 등을 쉽게 추적할 수 있습니다.
3. 가상 도구
Tensor로 워크플로를 향상시키는 훌륭한 도구인 What-if는 들리는 대로 작동합니다. 동일한 워크플로 내에서 여러 모델을 비교하고, 유사성을 기준으로 데이터 포인트를 정렬하고, 추론 결과를 시각화하고, 알고리즘 공정성 결과를 테스트하는 등의 작업에 사용할 수 있습니다. TensorFlow를 시작하려는 경우 편리한 도구입니다.
4. 텐서플로우 플레이그라운드
말 그대로 이 도구를 사용하면 브라우저에서 바로 모델의 신경망을 '재생'할 수 있습니다. 데이터 세트 유형, 기능, 뷰 레이어를 선택할 수 있는 것과 같은 기능이 있는 이 도구를 사용하면 모델을 훈련하는 데 한 걸음 더 나아갈 수 있습니다.
5. 데이터랩
Google 클라우드 서비스를 사용하여 모델을 처리하고 교육하려는 경우 Google Datalab은 TensorFlow가 사전 설치되고 작업 과정을 간소화하십시오.
6. 패싯
방대한 데이터 세트를 시각화하고, 연결을 형성하고, 서로 다른 링크가 서로 상호 작용하는 방식을 이해하고, 다른 데이터 세트와 결과를 비교하고, 교통 사망자가 가장 많은 주까지 비교하는 데 도움이 되는 또 다른 데이터 시각화 도구입니다.
또한 확인하십시오: TensorFlow 프로젝트 아이디어
미래 전망
Alphabet의 CEO Sundar Pichai는 AI가 전기나 불보다 더 중요하다고 말했습니다. 형언할 수 없는 일이지만 리더의 문장은 새로운 현실을 포착한다. 데이터를 처리하는 것은 현재와 미래의 큰 일이며, 이를 더 쉽게 할 수 있는 모든 것은 오랫동안 여기에 남을 것입니다.
기계와 딥 러닝은 여기에 있습니다. AI가 인간을 대신할 것인지 아니면 미래에 어떤 결과를 가져올 수 있는지에 대한 논쟁이 이미 진행 중입니다. 그러나 그것이 미래라는 사실을 부정하는 것은 아닙니다. 아직 클라우드에 없는 작은 주머니가 있더라도 곧 그곳으로 이동할 것이며 AI를 수용할 회사가 선두에 설 가능성이 높습니다. 이것은 TensorFlow와 같은 도구를 위한 거대한 공간을 구성합니다.
기업은 경쟁업체보다 앞서 나가기 위해 데이터 세트를 추적하고 교육하는 데 수백만 달러를 기꺼이 지출합니다. 따라서 가까운 장래에 라이브러리와 같은 TensorFlow가 당신의 길을 가로막는 것을 보게 되더라도 놀라지 마십시오.
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