텐서플로우 장점 4가지와 케라스를 이용한 비전 머신러닝

딥 러닝을 배우려는 경우에 고려해야 할 가장 인기 있는 오픈 소스 라이브러리 중 두 가지입니다. 심층 신경망을 구축하고 훈련하기 위한 높은 수준의 인터페이스를 제공하므로 기계 학습에 대한 광범위한 배경 지식이 없는 사람들도 액세스할 수 있습니다. 본 포스팅에서는예제 소스 코드를 포함하여 비전 딥 러닝을 설명합니다.

텐서플로우 장점

사용의 편이성

TensorFlow 및 Keras는 딥 러닝 모델을 쉽게 구축하고 교육할 수 있는 고급 API를 제공합니다. 이를 통해 개발자는 낮은 수준의 구현 세부 정보가 아닌 높은 수준의 모델 디자인에 집중할 수 있습니다.

유연성

TensorFlow 및 Keras는 딥 러닝 모델을 구축하고 교육하기 위한 다양한 빌딩 블록과 도구를 제공합니다. 이러한 유연성을 통해 개발자는 간단한 피드포워드 네트워크에서 CNN(Convolutional Neural Network) 및 RNN(Recurrent Neural Network)과 같은 복잡한 아키텍처에 이르기까지 다양한 모델을 생성할 수 있습니다.

성능

TensorFlow는 매우 효율적으로 설계되었으며 CPU, GPU 및 TPU를 포함한 광범위한 하드웨어에서 실행할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 최신 하드웨어의 성능을 활용하여 딥 러닝 모델을 빠르고 효율적으로 교육할 수 있습니다.

대규모 커뮤니티

TensorFlow 및 Keras에는 라이브러리 개발에 기여하고 지원을 제공하며 지식과 전문 지식을 공유하는 개발자 및 연구원의 대규모 활성 커뮤니티가 있습니다.

다중 플랫폼 지원

TensorFlow 및 Keras는 데스크탑, 모바일 장치 및 클라우드를 포함한 다중 플랫폼을 지원합니다. 이를 통해 개발자는 다양한 장치 및 환경에서 딥 러닝 모델을 구축하고 배포할 수 있습니다.

선행 학습된 모델

TensorFlow 및 Keras는 사용자 정의 모델 구축을 위한 출발점으로 사용할 수 있는 많은 선행 학습된 모델에 대한 액세스를 제공합니다. 이를 통해 개발자는 처음부터 모델을 구축하고 교육하는 데 드는 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

전반적으로 TensorFlow와 Keras는 딥 러닝 모델을 구축하고 교육하기 위한 강력하고 유연한 플랫폼을 제공합니다. 사용 용이성, 유연성, 성능 및 대규모 커뮤니티로 인해 딥 러닝 프로젝트를 수행하는 개발자와 연구원이 많이 선택합니다.

텐서플로우란 무엇인가?

TensorFlow는 기계 학습 모델을 개발하고 교육하는 데 사용되는 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다. Google에서 만들어 2015년에 출시했으며 이후 기계 학습 및 딥 러닝을 위한 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나가 되었습니다. 이 가이드에서는 TensorFlow가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 기계 학습에 대한 이점을 살펴봅니다.

TensorFlow란 무엇입니까? TensorFlow는 다양한 작업에서 데이터 흐름 및 차별화 가능한 프로그래밍을 위한 소프트웨어 라이브러리입니다. 기계 학습 응용 프로그램 개발 및 배포 프로세스를 단순화하는 포괄적인 범위의 도구 및 리소스를 제공하여 심층 신경망을 포함한 기계 학습 모델을 구축하고 교육하는 데 사용됩니다.

TensorFlow 작동 방식: TensorFlow는 데이터 흐름 그래프를 사용하여 기계 학습 모델에서 수행되는 계산을 나타냅니다. 이 그래프는 수학적 연산을 나타내는 노드와 이러한 연산 간의 데이터 흐름을 나타내는 에지로 구성됩니다. TensorFlow는 자동 미분도 지원하므로 심층 신경망에서 기울기를 효율적으로 계산할 수 있습니다.

TensorFlow의 이점: TensorFlow에는 기계 학습 개발에 널리 사용되는 여러 가지 이점이 있습니다. 여기에는 유연성, 확장성 및 사용 용이성이 포함됩니다. TensorFlow는 또한 기계 학습 모델을 구축하고 교육하는 프로세스를 단순화하는 다양한 고급 API를 제공합니다.

기계 학습에서 TensorFlow 사용

TensorFlow는 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 강화 학습을 비롯한 다양한 기계 학습 작업에 사용할 수 있습니다. 또한 TensorFlow는 Python, C++ 및 Java를 비롯한 다양한 프로그래밍 언어를 지원하므로 다양한 개발자가 액세스할 수 있습니다.

케라스란 무엇인가?

Keras는 개발자가 기계 학습 모델을 쉽게 구축하고 훈련할 수 있도록 하는 고급 신경망 API입니다. 사용자 친화적이고 모듈식이며 확장 가능하도록 설계되어 개발자가 모델을 신속하게 프로토타입으로 만들고 테스트할 수 있습니다. Keras는 기계 학습 애플리케이션의 개발 및 배포 프로세스를 간소화하는 다양한 도구와 리소스를 제공합니다.

케라스 작동 방식

Keras는 맞춤형 기계 학습 모델을 생성하기 위해 쉽게 결합할 수 있는 다양한 사전 구축된 신경망 계층, 옵티마이저 및 손실 함수를 제공하여 작동합니다. 또한 모델 구축 및 학습 프로세스를 간소화하는 높은 수준의 API를 제공하여 개발자가 모델의 설계 및 아키텍처에 집중할 수 있도록 합니다. Keras는 TensorFlow, CNTK 및 Theano를 비롯한 다양한 백엔드 엔진 위에서 실행될 수 있습니다.

케라스의 이점

Keras는 기계 학습 개발에 널리 사용되는 여러 가지 이점이 있습니다. 여기에는 사용자 친화적인 인터페이스, 모듈성 및 사용 용이성이 포함됩니다. 또한 Keras는 Python을 비롯한 다양한 프로그래밍 언어를 지원하므로 다양한 개발자가 액세스할 수 있습니다.

기계 학습에서 Keras 사용: Keras는 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 강화 학습을 포함한 다양한 기계 학습 작업에 사용할 수 있습니다. 또한 기계 학습 모델을 구축하고 교육하는 프로세스를 단순화하는 다양한 고급 API를 제공합니다.

Convolutional Neural Network 이해

CNN(Convolutional Neural Networks)은 이미지 분류, 객체 감지 및 분할과 같은 컴퓨터 비전 작업에서 뛰어난 성능으로 인해 최근 몇 년 동안 널리 보급된 강력한 신경망 클래스입니다. 이 기사에서는 CNN에 대한 포괄적인 가이드를 제공하여 이러한 네트워크의 기본 개념, 아키텍처 및 교육 프로세스를 설명합니다. 또한 다양한 분야에서 CNN의 가장 최근 개발 및 응용 프로그램 중 일부를 살펴볼 것입니다.

ConvNets라고도 하는 Convolutional Neural Networks는 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 응용 프로그램에서 널리 사용되는 일종의 신경망입니다. 그들은 가장자리, 선, 색상과 같은 특정 기능에 반응하는 층으로 배열된 뉴런으로 구성된 뇌의 시각 피질 조직에서 영감을 받았습니다. 마찬가지로 CNN은 입력 이미지에서 기능을 추출하고 이를 다른 범주로 분류하는 여러 계층의 뉴런으로 구성됩니다.

합성곱 신경망의 구조

일반적인 Convolutional Neural Network의 아키텍처는 Convolutional Layers, Pooling Layers 및 Fully Connected Layers의 세 가지 주요 계층 유형으로 구성됩니다. 컨벌루션 레이어는 CNN의 주요 구성 요소이며 입력 이미지에서 기능을 추출하는 역할을 합니다.

풀링 레이어는 컨벌루션 레이어에서 생성된 기능 맵을 다운샘플링하여 출력의 공간 해상도를 줄이는 데 사용됩니다. Fully Connected Layers는 입력 이미지를 다른 범주로 최종 분류하는 데 사용됩니다.

Convolution Layer 정의

컨벌루션 레이어는 특징 추출의 주요 작업을 수행하므로 CNN에서 가장 중요한 레이어입니다. 컨볼루션 레이어는 학습 가능한 필터 집합(커널이라고도 함)으로 구성되며 입력 이미지와 컨벌루션되어 일련의 기능 맵을 생성합니다.

각 필터는 입력 이미지에서 가장자리, 모서리 또는 블롭과 같은 특정 기능을 추출합니다. 컨벌루션 레이어의 출력은 입력 이미지에 다른 기능이 있는지 여부를 나타내는 기능 맵 집합입니다.

Pooling Layer

풀링 레이어는 컨볼루션 레이어에서 생성된 기능 맵의 공간 해상도를 줄이는 데 사용됩니다. CNN에서 사용되는 가장 일반적인 풀링 유형은 기능 맵의 로컬 이웃에서 최대값을 선택하는 최대 풀링입니다. 최대 풀링은 가장 중요한 기능을 유지하면서 기능 맵의 공간 해상도를 줄여 입력 이미지의 변화에 대해 네트워크를 더욱 강력하게 만듭니다.

완전히 연결된 계층(Fully Connected Layer)

Fully Connected Layers는 입력 이미지를 다른 범주로 최종 분류하는 데 사용됩니다. 마지막 풀링 계층의 출력은 평면화되고 완전 연결 계층에 연결되어 각 클래스에 대한 점수 벡터를 생성합니다. 점수가 가장 높은 클래스가 입력 이미지의 예측 클래스로 선택됩니다.

컨볼루션 신경망 훈련

Convolution Neural Network Training

CNN 교육에는 예측 출력과 실제 레이블 간의 차이를 측정하는 손실 함수를 최소화하기 위해 필터 및 완전 연결 계층의 가중치 및 편향과 같은 네트워크 매개변수를 최적화하는 작업이 포함됩니다.

CNN에 가장 일반적으로 사용되는 최적화 알고리즘은 SGD(Stochastic Gradient Descent)로, 매개변수에 대한 손실 함수의 기울기를 기반으로 매개변수를 업데이트합니다.

컨볼루션 신경망을 위한 정규화 기법

정규화 기술은 과적합을 방지하는 데 사용됩니다. 과적합은 네트워크가 훈련 데이터를 너무 가깝게 맞추도록 학습하여 새 데이터에 대한 일반화가 제대로 이루어지지 않을 때 발생합니다.

CNN에 일반적으로 사용되는 정규화 기술에는 훈련 중에 일부 뉴런을 무작위로 제거하는 드롭아웃(Dropout)과 더 작은 가중치를 장려하기 위해 손실 함수에 페널티 항을 추가하는 가중치 감소(Weight Decay)가 있습니다.

Vision Deep Learning 구현

컨벌루션 신경망(CNN) 생성

CNN(Convolutional Neural Networks)은 이미지 인식 작업에 널리 사용되는 일종의 심층 신경망입니다. 처음부터 CNN을 만드는 것은 특히 딥 러닝을 처음 접하는 사람들에게 어렵고 시간이 많이 걸리는 프로세스가 될 수 있습니다.

이 기사에서는 아키텍처 설계에서 네트워크 성능 훈련 및 평가에 이르기까지 CNN 생성에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다.

CNN(컨볼루션 신경망)은 객체 감지 및 분할과 같은 다양한 이미지 인식 작업에서 최첨단 결과를 달성한 강력한 신경망 클래스입니다. CNN은 입력 이미지에서 특징을 추출하고 다양한 범주로 분류하는 여러 계층의 뉴런으로 구성됩니다.

처음부터 CNN을 생성하려면 네트워크 아키텍처 설계, 뉴런 가중치 초기화, 성능 최적화를 위한 네트워크 교육이 필요합니다.

CNN 아키텍처 설계

CNN을 만드는 첫 번째 단계는 아키텍처를 설계하는 것입니다. CNN의 아키텍처는 컨볼루션 계층, 풀링 계층 및 완전 연결 계층을 포함한 여러 계층으로 구성됩니다. 컨볼루션 레이어는 입력 이미지에서 특징을 추출하는 역할을 합니다.

풀링 레이어는 컨볼루션 레이어에서 생성된 피처 맵을 다운샘플링하는 데 사용되며, 완전 연결 레이어는 입력 이미지를 다른 범주로 최종 분류하는 데 사용됩니다. CNN의 아키텍처는 정확도와 계산 효율성 간의 균형을 맞추도록 설계되어야 합니다.

가중치 초기화

CNN 아키텍처를 설계한 후 다음 단계는 뉴런의 가중치를 초기화하는 것입니다. CNN의 가중치는 무작위로 초기화되며 해당 값은 네트워크 성능을 최적화하기 위해 훈련 중에 업데이트됩니다.

가중치의 초기화는 훈련 중에 신경망의 수렴에 영향을 미칠 수 있으므로 중요합니다. 일반적으로 사용되는 가중치 초기화 방법에는 Xavier 초기화와 He 초기화가 있습니다.

입력 데이터 전처리

CNN을 교육하기 전에 네트워크가 이미지에서 의미 있는 기능을 학습할 수 있도록 입력 데이터를 전처리해야 합니다. 일반적인 사전 처리 기술에는 정규화, 데이터 증대 및 크기 조정이 포함됩니다.

정규화에는 평균 및 단위 분산이 0이 되도록 이미지의 픽셀 값을 조정하는 작업이 포함되며, 데이터 확대에는 뒤집기 및 회전과 같은 무작위 변환을 적용하여 새로운 학습 데이터를 생성하는 작업이 포함됩니다.

CNN 교육

CNN 교육에는 예측 출력과 실제 레이블 간의 차이를 측정하는 손실 함수를 최소화하기 위해 뉴런의 가중치를 최적화하는 작업이 포함됩니다.

CNN에 가장 일반적으로 사용되는 최적화 알고리즘은 가중치에 대한 손실 함수의 기울기를 기반으로 가중치를 업데이트하는 Stochastic Gradient Descent(SGD)입니다. 훈련하는 동안 CNN은 입력 이미지에서 특징을 추출하고 다른 범주로 분류하는 방법을 배웁니다.

CNN 성능 평가

CNN을 교육한 후에는 정확도와 일반화 능력을 평가하기 위해 별도의 테스트 세트에서 성능을 평가해야 합니다. CNN의 성능은 일반적으로 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1 점수와 같은 메트릭을 사용하여 평가됩니다. 테스트 세트는 CNN이 실제로 접하게 될 실제 데이터를 대표해야 합니다.

CNN 미세 조정

미세 조정은 특정 작업에 대해 사전 훈련된 CNN의 성능을 개선하는 데 사용되는 기술입니다. 미세 조정에는 사전 훈련된 CNN을 시작점으로 사용하고 다른 범주 집합이 있는 새 데이터 세트에서 훈련하는 작업이 포함됩니다. 미세 조정 중에 컨볼루션 레이어의 가중치는 고정되고 완전 연결 레이어의 가중치만 업데이트됩니다.

CNN 정규화

정규화 기술은 과적합을 방지하는 데 사용됩니다. 과적합은 네트워크가 훈련 데이터를 너무 가깝게 맞추도록 학습하여 새 데이터에 대한 일반화가 제대로 이루어지지 않을 때 발생합니다. CNN에 일반적으로 사용되는 정규화 기술에는 훈련 중에 일부 뉴런을 무작위로 제거하는 Dropout 및 Weight Decay가 포함됩니다.

CNN Training이란?

CNN(컨볼루션 신경망)은 이미지 분류, 객체 감지 및 기타 컴퓨터 비전 작업에 널리 사용되는 딥 러닝 모델 유형입니다. CNN 교육에는 데이터 준비, 모델 아키텍처 설계, 하이퍼파라미터 튜닝 및 최적화를 포함한 여러 단계가 포함됩니다. 이 가이드에서는 실제로 작동하는 예제 코드와 함께 CNN을 교육하는 방법에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.

CNN을 위한 데이터 준비 CNN을 교육하기 전에 데이터를 적절하게 준비하는 것이 중요합니다. 여기에는 데이터 로드 및 전처리, 훈련 및 검증 세트로 분할, 훈련 세트의 크기를 늘리기 위해 데이터를 보강하는 작업이 포함됩니다. 아래 예제 코드에서는 50,000개의 훈련 이미지와 10,000개의 테스트 이미지가 포함된 CIFAR-10 데이터 세트를 사용합니다.

예제 코드: CIFAR-10용 데이터 준비

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

//CIFAR-10 dataset를 로딩합니다.

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

//데이터를 전처리합니다.

x_train = x_train.astype(‘float32’) / 255
x_test = x_test.astype(‘float32’) / 255
y_train = to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = to_categorical(y_test, num_classes=10)

//데이터를 증강(Augment)시켜줍니다.

data_augmentation = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomFlip(‘horizontal’),
tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomRotation(0.1),
tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomZoom(0.1),
])

x_train = data_augmentation(x_train)

CNN의 아키텍처는 성능에 중요한 요소입니다. 일반적으로 여러 컨볼루션 계층, 풀링 계층 및 완전 연결 계층으로 구성됩니다. 아키텍처 설계는 특정 작업과 데이터 세트의 속성에 따라 다릅니다. 아래 예제 코드에서는 두 개의 컨볼루션 레이어와 두 개의 완전히 연결된 레이어가 있는 간단한 CNN 아키텍처를 사용합니다.

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential([
Conv2D(32, (3, 3), activation=’relu’, input_shape=(32, 32, 3)),
MaxPooling2D((2, 2)),
Conv2D(64, (3, 3), activation=’relu’),
MaxPooling2D((2, 2)),
Flatten(),
Dense(128, activation=’relu’),
Dense(10, activation=’softmax’)
])

초매개변수 조정 하이퍼파라미터는 모델을 교육하기 전에 설정되며 데이터에서 학습할 수 없는 매개변수입니다. 여기에는 학습 속도, 배치 크기 및 Epoch 수가 포함됩니다. 이러한 하이퍼파라미터를 조정하는 것은 우수한 성능을 달성하는 데 매우 중요합니다. 아래 예제 코드에서는 학습률 0.001, 배치 크기 64를 사용하고 10 epoch 동안 모델을 훈련합니다.

아래는 하이퍼파라미터를 조정하는 예제 코드입니다.

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss=’categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])

history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

‘model.compile’ 코드는 교육용 모델을 구성하는 데 사용됩니다. 옵티마이저, 손실 함수 및 메트릭의 세 가지 주요 인수가 필요합니다.

옵티마이저는 손실 함수를 최소화하기 위해 훈련 중에 모델의 가중치를 업데이트하는 역할을 합니다. 이 경우 학습률이 0.001인 Adam 옵티마이저를 사용하고 있는데, 이는 심층 신경망 훈련에 널리 사용되는 선택입니다.

손실 함수는 모델이 훈련 데이터에서 얼마나 잘 수행되고 있는지를 측정합니다. 이 경우 다중 클래스 분류 문제에 일반적으로 사용되는 범주형 교차 엔트로피 손실 함수를 사용합니다.

마지막으로 메트릭 인수는 교육 중에 추적할 메트릭을 지정하는 데 사용됩니다. 이 경우 올바르게 분류된 이미지의 백분율인 정확도를 추적합니다.

전반적으로 ‘model.compile’은 옵티마이저가 손실 함수를 최소화하고 정확도를 최대화하기 위해 모델의 가중치를 조정하는 단계를 설정하므로 신경망 훈련 과정에서 중요한 단계입니다.

Transfer Learning 전이학습 이란?

전이 학습은 개발자가 사전 훈련된 모델을 활용하고 새로운 작업에 맞게 조정할 수 있는 기계 학습의 강력한 기술입니다. 기존 모델을 재사용함으로써 전이 학습은 새 모델 교육에 필요한 데이터 및 계산 리소스의 양을 크게 줄일 수 있습니다. 이 가이드에서는 전이 학습이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 기계 학습에 대한 이점을 살펴봅니다.

transfer learning 작동 방식

전이 학습이란 무엇입니까? 전이 학습은 사전 학습된 모델을 새 모델의 시작점으로 사용하는 기계 학습 기술입니다. 사전 훈련된 모델은 일반적으로 대규모 데이터 세트에서 훈련되며 다른 작업에 재사용할 수 있는 일련의 기능을 학습했습니다. 이러한 기능을 재사용함으로써 전이 학습은 새 모델을 교육하는 데 필요한 데이터 및 계산 리소스의 양을 크게 줄일 수 있습니다.

전이 학습은 사전 훈련된 모델을 가져와 새 작업에 맞게 수정하는 방식으로 작동합니다. 여기에는 일반적으로 모델에 새 레이어를 추가하고 새 작업에 적응하도록 마지막 몇 레이어를 다시 Training하는 작업이 포함됩니다. 사전 훈련된 모델을 활용함으로써 새 모델은 여전히 높은 정확도를 달성하면서 훨씬 적은 데이터 및 계산 리소스로 훈련될 수 있습니다.

전이 학습의 이점

전이 학습에는 기계 학습에서 널리 사용되는 기술이 되는 여러 가지 이점이 있습니다. 여기에는 감소된 데이터 및 계산 요구 사항, 더 빠른 교육 시간 및 향상된 정확도가 포함됩니다. 또한 전이 학습을 통해 개발자는 기존 모델을 재사용할 수 있으므로 새 모델을 개발하는 데 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.

기계 학습에서 전이 학습 사용

전이 학습은 이미지 분류, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 기계 학습 작업에 사용할 수 있습니다. 개발자가 더 작은 데이터 세트로 정확한 모델을 교육할 수 있으므로 사용 가능한 데이터가 제한된 작업에 특히 유용합니다.

전이 학습은 Transfer Learning이라고 불리우는데 특징 추출, 미세 조정 및 도메인 적응의 세 가지 주요 유형이 있습니다. 이러한 각 유형은 새 작업에 사전 훈련된 모델을 사용하는 것과 관련이 있지만 사전 훈련된 모델이 새 작업에 맞게 수정되고 조정되는 방식이 다릅니다.

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