TensorFlow 기본 사항

이 모듈에서는 TensorFlow를 시작하는 데 필요한 모든 개념과 실용적인 지식을 제공합니다. TensorFlow의 일부로 릴리스된 상위 수준 API인 Keras를 살펴보고, 이를 사용하여 이미지 분류를 위한 단순 신경망을 빌드합니다.

이 모듈에서는 TensorFlow를 사용하는 Computer Vision을 소개합니다. 이미지 분류를 사용하여 나선형 신경망에 대해 알아보고 미리 훈련된 네트워크 및 전이 학습을 통해 모델을 개선하고 실제 문제를 해결하는 방법을 알아봅니다.

이 모듈에서는 자연어 텍스트를 처리하는 다양한 신경망 아키텍처를 살펴봅니다. NLP(자연어 처리)는 주로 언어 모델의 성능이 텍스트를 "이해"하는 전반적인 능력에 따라 달라지고, 대규모 텍스트 코퍼스에서 감독되지 않는 기술을 사용하여 훈련될 수 있다는 점 때문에 빠르게 성장하고 발전하고 있습니다. 또한 BERT와 같은 미리 훈련된 텍스트 모델은 많은 NLP 태스크를 간소화하고 성능을 크게 개선했습니다. 이 학습 모듈에서는 이러한 기술과 NLP의 기본 사항에 대해 자세히 알아봅니다.

이 학습 모듈에서는 TensorFlow를 사용하여 오디오 분류를 수행하는 방법을 알아봅니다. 오디오 분류 모델을 빌드하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 파형, wav 파일의 태그 섹션을 사용하거나 스펙트로그램 이미지에서 Computer Vision을 사용할 수도 있습니다. 이 자습서에서는 먼저 아날로그 표현에서 디지털 표현에 이르기까지 오디오 데이터를 이해하는 방법을 분석한 다음, 스펙트로그램 이미지에서 컴퓨터 비전을 사용하여 모델을 빌드합니다. 맞습니다, 오디오를 이미지 표현으로 변환한 다음 컴퓨터 비전을 사용하여 음성 단어를 분류할 수 있습니다!

첫 번째 모듈을 완료하고 모델을 빌드하거나 디버그하는 데 추가적인 유연성이 필요함을 알게 되었다면, 이 모듈을 꼭 확인하세요. 이미지 분류를 위한 간단한 신경망을 만드는 방법을 보여 드리겠습니다. 하지만 이번에는 하위 수준 TensorFlow 코드를 사용하고 이를 이해하는 데 필요한 기본 개념을 설명합니다.