텐서플로우에 대한 이해

 

텐서플로우(TensorFlow)는 기계학습과 심층학습 개념을 가장 쉬운 방법으로 구현하기 위해 구글 팀이 고안한 소프트웨어 라이브러리 또는 프레임워크다. 많은 수학 식을 쉽게 계산하기 위해 최적화 기법의 연산 대수학을 결합한다. TensorFlow의 공식 웹사이트는 다음과 같다.이제 텐서플로우의 다음과 같은 중요한 특징들을 생각해 보자:  텐서라고 하는 다차원 어레이의 도움으로 수학 식을 쉽게 정의, 최적화, 계산하는 특징을 포함한다.  깊은 신경망의 프로그래밍 지원과 기계 학습 기법을 포함한다.  다양한 데이터 세트로 확장 가능한 연산 기능을 포함한다.  TensorFlow는 GPU 컴퓨팅을 사용하여 관리를 자동화함 또한 동일한 메모리와 사용되는 데이터의 최적화의 고유한 기능도 포함한다. TensorFlow가 왜 그렇게 인기가 있을까? TensorFlow는 문서화가 잘 되어 있고 많은 기계 학습 라이브러리를 포함하고 있다. 그것은 같은 것에 몇 가지 중요한 기능성과 방법을 제공한다. 텐서플로우(TensorFlow)는 '구글(Google)' 제품으로도 불린다. 그것은 다양한 기계학습과 심층학습 알고리즘을 포함한다. TensorFlow는 손으로 된 숫자 분류, 이미지 인식, 단어 삽입 및 다양한 시퀀스 모델 생성을 위한 심층 신경 네트워크를 훈련하고 실행할 수 있다.TensorFlow를 설치하려면 시스템에 "Python"을 설치하는 것이 중요하다. Python 버전 3.4+는 TensorFlow 설치로 시작하는 것이 가장 좋은 것으로 간주된다. Windows 운영 체제에 TensorFlow를 설치하려면 다음 단계를 고려하십시오. 사용자는 시스템에 TensorFlow를 설치하기 위한 메커니즘을 선택할 수 있다. 우리는 "pip"과 "anaconda"를 추천한다. Pip은 Python에서 모듈을 실행하고 설치하는 데 사용되는 명령이다. 텐서플로우를 설치하기 전에 아나콘다 프레임워크를 시스템에 설치해야 한다. 인공지능은 기계와 특수 컴퓨터 시스템에 의한 인간 지능의 시뮬레이션 과정을 포함한다. 인공지능의 예로는 학습, 추리, 자기 수정 등이 있다. AI 애플리케이션은 음성인식, 전문가 시스템, 영상인식, 기계 비전 등이다. 머신러닝(machine learning)은 인공지능의 한 분야로, 새로운 데이터와 데이터 패턴을 학습할 수 있는 시스템과 알고리즘을 다룬다. 기계학습과 심층학습 개념을 이해하기 위해 아래에 언급된 벤 다이어그램에 초점을 맞추자. 기계학습은 기계학습의 한 부분을 포함하며 심층학습은 기계학습의 한 부분이다. 기계학습 개념을 따르는 프로그램의 능력은 관찰된 데이터의 성능을 향상시키는 것이다. 데이터 변환의 주된 동기는 미래에 더 나은 결과를 얻기 위해 그것의 지식을 향상시키고 특정 시스템에 대해 원하는 출력에 더 가까운 출력을 제공하는 것이다. 머신러닝은 데이터의 패턴을 인식하는 능력을 포함하는 "패턴 인식"을 포함한다. 패턴은 바람직한 방식으로 출력을 표시하도록 훈련되어야 한다.

 

감독된 학습 또는 감독된 교육에는 교육 세트를 시스템에 입력으로 제공하는 절차가 포함되며, 각 예에는 원하는 출력 값이 라벨로 표시되어 있다. 이 유형의 교육은 원하는 출력 시스템에 대한 출력 오류를 나타내는 특정 손실 기능의 최소화를 사용하여 수행된다. 훈련을 완료한 후 각 모델의 정확도는 검증 세트라고도 불리는 훈련 세트에서 예제를 분리하여 측정한다."감독된 학습"을 설명하기 위한 가장 좋은 예는 정보가 포함된 수많은 사진을 제공하는 것이다. 여기서 사용자는 새로운 사진을 인식하도록 모델을 훈련시킬 수 있다. 감독되지 않은 학습 또는 감독되지 않은 훈련에는 자신이 속한 등급의 시스템에 의해 라벨이 지정되지 않은 훈련 예를 포함한다. 시스템은 공통의 특성을 공유하는 데이터를 찾아 내부 지식의 특징을 바탕으로 변경한다. 이러한 유형의 학습 알고리즘은 기본적으로 클러스터링 문제에 사용된다."감독되지 않은 학습"을 예시할 수 있는 가장 좋은 예는 정보가 포함되지 않은 다수의 사진과 분류와 클러스터링을 갖춘 사용자 훈련 모델이다. 이러한 유형의 훈련 알고리즘은 정보가 제공되지 않는 가정과 함께 작동한다.TensorFlow에서 기본 애플리케이션을 만들기 전에 TensorFlow에 필요한 수학 개념을 이해하는 것이 중요하다. 수학은 기계학습 알고리즘의 핵심으로 간주된다. 그것은 수학의 핵심 개념의 도움을 받아 특정 기계 학습 알고리즘을 위한 솔루션이 정의된다.

 

연속적이거나 불연속적인 숫자의 배열을 벡터로 정의한다. 기계 학습 알고리즘은 더 나은 출력 생성을 위해 고정된 길이의 벡터를 다룬다. 기계 학습 알고리즘은 다차원 데이터를 다루기 때문에 벡터가 중요한 역할을 한다.스칼라는 1차원 벡터로 정의할 수 있다. 비늘은 크기뿐이고 방향은 없다. 스칼라만 있으면, 우리는 그 규모에 대해서만 관심이 있다. 스칼라의 예로는 아이들의 몸무게와 키 매개변수를 들 수 있다.행렬은 행과 열의 형식으로 배열된 다차원 배열로 정의할 수 있다. 행렬의 크기는 행 길이와 열 길이로 정의된다. 다음 그림은 지정된 행렬의 표현을 보여준다. 위에서 언급한 바와 같이 "m" 행과 "n" 열이 있는 행렬을 고려한다. 행렬 표현은 행렬의 길이도 정의한 "m*n 행렬"로 지정될 것이다. 이 섹션에서는 TensorFlow의 다양한 수학 계산에 대해 알아본다.행렬의 치수가 동일한 경우 2개 이상의 행렬을 추가할 수 있다. 추가란 주어진 위치에 따라 각 요소를 추가하는 것을 의미한다. 매트릭스를 추가하는 방법을 이해하려면 다음 예를 고려하십시오.매트릭스의 뺄셈은 두 매트릭스의 덧셈과 비슷한 방식으로 작용한다. 사용자는 치수가 같다면 행렬 2개를 뺄 수 있다.기계 학습은 컴퓨터가 설계되고 프로그래밍된 알고리즘에 따라 작동하도록 하는 과학 기술이다. 많은 연구자들은 기계학습이 인간 수준의 AI를 향한 진보를 이루는 최선의 방법이라고 생각한다. 기계 학습에는 다음과 같은 유형의 패턴이 포함된다.딥러닝은 기계학습의 하위 분야로서 관련 알고리즘이 인공신경망이라고 불리는 뇌의 구조와 기능에 의해 영감을 받는다. 오늘날 심층 학습의 모든 가치는 라벨이 표시된 데이터와 알고리즘에서 감독된 학습 또는 학습을 통해 이루어진다. 심층학습의 각 알고리즘은 같은 과정을 거친다. 출력으로서 통계적 모델을 생성하는 데 사용할 수 있는 입력의 비선형 변환의 계층을 포함한다. 기계 학습 프로세스를 정의하는 다음 단계를 고려하십시오.