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TensorFlow 소개

TensorFlow를 사용하면 초보자와 전문가 모두 데스크톱, 모바일, 웹 및 클라우드용 머신러닝 모델을 쉽게 만들 수 있습니다. 시작하려면 아래의 섹션을 참조하세요.

TensorFlow

다음 머신러닝 프로젝트를 만드는 데 도움이 되는 초보자 및 전문가용 튜토리얼로 TensorFlow의 기본 내용을 학습하세요.

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자바스크립트용

TensorFlow.js를 사용하여 새로운 머신러닝 모델을 만들고 자바스크립트로 기존 모델을 배포하세요.

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모바일 및 IoT용

Android, iOS, Edge TPU 및 Raspberry Pi와 같은 모바일 및 임베디드 기기에서 TensorFlow Lite를 사용하여 추론을 실행하세요.

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프로덕션용

TensorFlow Extended(TFX)를 사용하여 프로덕션 준비가 완료된, 학습 및 추론을 위한 ML 파이프라인을 배포합니다.

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TensorFlow 생태계

TensorFlow는 Python 또는 자바스크립트를 사용하여 모델을 개발하고 학습시키고, 사용하는 언어와 상관없이 클라우드, 온프렘, 브라우저 또는 기기에서 모델을 손쉽게 배포할 수 있는 워크플로 컬렉션을 제공합니다.

데이터 로드 및 사전 처리
모델 빌드, 학습, 재사용
배포
Python 개발
CPU GPU TPU
TensorFlow
TensorFlow 입력 파이프라인 빌드
tf.data API를 사용하면 간단하고 재사용 가능한 부분으로 복잡한 입력 파이프라인을 빌드할 수 있습니다.
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TensorFlow
Keras를 사용한 모델 빌드 및 학습
tf.keras는 모델의 빌드와 학습을 위한 고급 API입니다. 즉시 실행, tf.data 파이프라인, 에스티메이터와 같은 TensorFlow 관련 기능을 지원합니다.
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TensorFlow
Python을 사용하여 배포하기
TensorFlow Serving을 사용하여 모바일 또는 에지 기기에서, 브라우저에서 또는 규모에 따라 배포하세요.
자바스크립트 개발
CPU GPU
TensorFlow.js
선행 학습된 TensorFlow.js, TensorFlow 또는 TFLite 모델을 사용하고 웹 또는 기타 JS 플랫폼에서 실행해 보세요.
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에지 기기
CPU GPU RPi
TensorFlow Lite
Android, iOS, Raspberry Pi와 같은 모바일 또는 임베디드 기기에서 배포하기
개발자 가이드를 읽고, 새로운 모델을 선택하거나 기존 모델을 다시 학습시키고 이 모델을 압축 파일로 변환하여 에지 기기에 로드한 다음 최적화해 보세요.
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엔드 투 엔드 프로덕션
CPU GPU TPU
TFX
TF 데이터 검증으로 입력 데이터 검증하기
모델을 학습시키기 전에 TFX 구성요소를 사용하여 데이터를 분석하고 변환하는 방법을 알아보세요.
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TFX
TF Transform을 통한 특성 추출
원시 데이터를 머신러닝 모델 학습에 사용되는 데이터로 변환하는 사전 처리 함수를 정의하는 방법과 사전 처리 함수를 Beam 파이프라인으로 전환하여 데이터를 변환하는 데 Apache Beam 구현이 사용되는 방식을 알아보세요.
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TFX
모델링 및 학습
TFX 파이프라인에서 관리형 프로세스로 모델을 학습시키는 방법을 알아보세요.
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TFX
TF 모델 분석을 활용한 모델 성능 파악
TensorFlow Model Analysis를 활용하여 TFX 파이프라인에서 모델을 평가하고 Jupyter 노트북에서 결과를 시각화하는 방법을 알아보세요.
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TFX
TF Serving을 활용한 REST API 모델 제공
TensorFlow Serving으로 동일한 서버 아키텍처와 API를 유지하면서 새로운 알고리즘과 실험을 배포할 수 있는 방법을 알아보세요.
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도구
텐서보드
텐서보드는 학습과 결과를 시각화하는 도구입니다.
텐서보드를 사용하면 손실, 정확성과 같은 실험 측정항목을 추적하고 모델 그래프를 시각화하며 임베딩을 저차원 공간으로 투영하는 등 다양한 작업이 가능합니다.
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TensorFlow Hub
TensorFlow Hub는 광범위한 기존 모델 라이브러리입니다.
TensorFlow Hub는 모듈이라 불리는 머신러닝 모델의 재사용 가능한 부분을 게시, 검색, 소비하기 위한 라이브러리입니다.
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TensorFlow는 머신러닝의 원리와 핵심 개념에 관한 기본적인 이해가 있으면 더욱 쉽게 사용할 수 있습니다. 기본적인 머신러닝 관행을 배우고 적용하여 기술을 발전시켜 보세요.

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