소개
이 학습 경로의 첫 번째 모듈 인 Keras를 사용한 Machine Learning 소개에서 상위 수준 Keras API를 사용하여 신경망을 만드는 방법을 알아보았습니다. 이 모듈에서는 첫 번째 모듈에서 코드의 모델, 학습, 평가 및 예측 부분을 다시 설치하지만 이번에는 하위 수준 TensorFlow 개념을 사용합니다. 많은 시나리오에서 Keras는 필요한 모든 기능을 제공합니다. 하지만 Keras가 제공하는 것보다 더 많은 제어가 필요한 경우 TensorFlow의 하위 수준 API를 이해하면 네트워크 및 학습 루틴을 사용자 지정하고 코드를 더 자세히 디버그할 수 있는 유연성을 제공합니다.
이 모듈에서는 Python에 익숙하고 이 학습 경로의 첫 번째 모듈을 완료했거나 Keras에 이미 익숙하다고 가정합니다. TensorFlow에 대한 지식은 가정하지 않습니다.
시작해 봅시다!
학습 목표
- 텐서, 변수 및 자동 구분과 같은 기본 TensorFlow 항목에 대해 알아봅니다.
- 즉시 실행과 그래프 실행의 차이점에 대해 알아봅니다.
- TensorFlow를 사용하여 기존 Keras 프로젝트의 모델 및 학습 루프를 다시 가져옵니다.
필수 조건
- Python에 관한 지식
- Jupyter Notebook 사용 방법에 대한 기본 지식
- 이 학습 경로의 모듈 1 완료 또는 Keras에 대한 지식