8.tensorflow, 텐서플로우(TensorFlow) 란 무엇인가?

블로그 목적

• TensorFlow 가 무엇인지에 대해서 알아본다.
• TensorFlow에서 알아야할 기본지식을 간단하게 머리에 쏙! 정리해본다.

텐서플로우(TensorFlow) 란 무엇일까?

• 한마디로, 
  • 구글(Google)에서 만든 딥러닝을 쉽게 구동할 수 있게 하는 라이브러리라고 알고있으면 됨.
  • 그리고, TensorFlow는 머신러닝을 위한 엔드 투 엔드 오픈소스 플랫폼
• 기본적으로 C++ 로 구현 되어 있고, Python / Java / Go 등등의 다양한 언어를 지원함.
  • 하지만, Python 을 최우선으로 지원하고 있고, 대부분의 편의 기능이 Python 라이브러리로 구성됨.

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• 텐서 플로우 참고페이지
  • https://www.tensorflow.org/

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그럼, 딥러닝(Deep Learning) 프레임워크는 무엇이 존재할까?

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  •  출처 
    • 테크월드뉴스
      • Do you develop AI? 딥러닝 프레임워크 6선
        • http://www.epnc.co.kr/news/userArticlePhoto.html
  • 결론적으로
    • 딥러닝 시 텐서플로우의 활용 및 참여자규모가 압도적으로 높음을 확인할 수 있음.
      • 참여자 규모가 많기 때문에, 자료또한 얻기 쉬운 장점이 ^^;

그럼, 텐서플로우의 어원에 대해서 알아보자

• TensorFlow의 어원
  • 데이터를 의미하는 텐서(Tensor)와 데이터플로우 그래프를 따라 연산이 수행되는 형태(Flow) 를 합쳐 TensorFlow 란 이름이 나오게됨.
• 자세히 알아보면 아래와 같음.
  • TensorFlow 에서 Tensor(텐서)는 데이터를 표현하는 방식을 의미함
    • 다시말해서, Tensor는 행렬로 표현할 수 있는 2차원 형태의 배열을 높은 차원으로 확장한 것을 의미함.
  • TensorFlow 에서는 데이터 플로우 그래프방식을 이용하고, 수학계산과 데이터의 흐름을 Node 와 Edge 를 사용한 방향 그래프로 표현함.
    • 노드(Node)
      • Operation
    • 엣지(Edge)
      • Data Array

그럼, 텐서플로우의 특징에 대해서 알아보자

• 코드 수정 없이 CPU/GPU 모드로 동작 가능함.
• 산 구조 및 목표 함수만 정의하면 미분이 자동으로 계산됨.
• 브라우저에서 실행 가능한 시각화 도구인 TensorBoard 를 제공하여 학습과정을 추적할 수 있음.
• 데이터 플로우 그래프를 통한 풍부한 표현가능.
• 참고
  • TensorBoard 란 ?
    • TensorFlow 시각화 도구
    • 참고페이지
      • https://www.tensorflow.org/tensorboard?hl=ko

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그럼, 텐서플로우의 활용분야에 대해서 알아보자

• 머신러닝
  • 주어진 데이터를 이용해 컴퓨터가 스스로 학습하는 방식을 말함.
    • 즉, 규칙기반의 인공지능
  • 참고로, 식별할 수 있는 특징을 컴퓨터에 학습시켜야 함.
    • 다시말하면, 학습 데이터가 많을 수록 더 좋은 특징을 발견하고, 정확도를 높일 수 있음.
• 딥러닝
  • 머신러닝의 세부 방법론인 인공신경망에서 발전된 알고리즘
  • 응용 목적별 다양한 신경망으로 발전하고 있는 추세임.
  • 종류
    • 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)
    • 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)
    • 제한 볼츠만 머신 (Restricted Boltzmann Machine, RBM)
    • 심층 신뢰 신경망 (Deep Belief Network, DBN)

결론

• 텐서플로우에 대해서 정의/특징/어원등등 기초적인 지식을 습득해보았다.
• 텐서플로우을 본격적으로 공부하기 전에 사전 지식이 채워지니 앞으로 더욱 설레인다.
• 항상 꾸준함을 통한 학습자세를 유지하며, 텐서플로우의 진정한 마스터가 되도록 노력해야겠다.
• 오늘도 텐서플로우에 대한 지식 한가지 획득완료! 감사합니다. ^^