[Tensorflow] 딥러닝이란 ?

본격적인 텐서플로우 딥러닝 공부에 앞서, 관련된 기본적인 것들을 정리하자면 ,,

딥러닝(Deep Learning) : 깊은 신경망. 머신러닝의 한 방법으로 머신러닝 이론과 크게 다르지 X
머신러닝의 인공신경망에서 발전된 알고리즘.
응용 목적별 다양한 신경망으로 발전하고 있음.

(성과가 존재하는 분야 : 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리
관심이 커지고 있는 분야 : 생성 모델 - 영상, 음성, 텍스트 등
강화 학습 - 퀀트, 자율주행, 동체 역학 시뮬레이션 등)

AI > ML > DL

텐서플로우(Tensorflow) : Google에서 제작. 점유율 1위
딥러닝을 쉽게 구동할 수 있게 하는 라이브러리 & 머신러닝 오픈소스 플랫폼.
기본적으로 Core 부분으로 C++로 구현, Python, Java, Go 등 다양한 언어를 지원.
https://www.tensorflow.org/?hl=ko

TensorFlow

tensorflow1.x 버전을 사용하다 최근(2019.08) tensorflow2.x 버전이 출시하며 많은 부분을 변경.
이때, 케라스가 텐서플로우의 고수준 API로 채택.

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케라스(Keras) : 파이썬으로 작성된 고수준 신경망 API. (머신러닝 라이브러리)
Tensorflow, CNTK, Theano와 함께 사용.
비전문가를 포함한 많은 사람이 AI에 쉽게 접근하고 사용할 수 있도록 함.

https://keras.io/

Keras: the Python deep learning API

+ 사용자 친화성, 모듈성, 쉬운 확장성, 파이썬과 호환


케라스의 핵심은 모델(Model) !! (하나씩 쌓아줌)

<케라스 방식>
1. 학습 데이터 준비
2. 문제를 해결하기 위한 모델을 정의 -> model(Sequential , Functional API)
3. 손실 함수(loss), 옵티마이저(Optimizer)를 설정 -> compile()
4. 모델을 학습, 추론 -> fit(), evaluate(), predict()

** 근데 케라스 배우고 나면 다 필요 없고 케라스가 젤 편하다... 👍👍