머신러닝과 딥러닝을 위한 라이브러리, TensorFlow

텐서플로우(TensorFlow)는 구글 브레인 팀(Google Brain)에서 개발한 오픈소스 머신러닝 및 딥러닝 라이브러리입니다.

주로 딥러닝(Deep Learning) 모델을 구축하고 훈련하는 데 사용되며, 대규모 데이터 처리와 병렬 연산이 가능하도록 설계되었습니다.

병렬 연산은 여러 개의 연산을 동시에 수행하여 계산 속도를 향상시키는 방식을 뜻합니다.

텐서플로우는 다양한 플랫폼에서 실행할 수 있도록 지원하며, CPU, GPU(그래픽 카드), TPU(텐서 프로세싱 유닛) 등 여러 하드웨어 환경에서 동작할 수 있습니다.

또한 Python, C++, JavaScript 등 다양한 프로그래밍 언어 인터페이스를 제공하여, 다양한 환경에서 머신러닝 및 딥러닝 모델을 개발할 수 있습니다.

2015년 11월 구글이 오픈소스로 공개한 이후, 기업과 연구기관이 AI 모델을 개발하는 데 필수적인 도구로 자리 잡았습니다.

텐서플로우는 오픈소스 프로젝트로 누구나 사용할 수 있으며, 전 세계 개발자들이 기여하는 활발한 커뮤니티가 형성되어 있습니다.

또한 모바일, IoT 기기에서도 AI 모델을 실행할 수 있으며 Keras와 같은 간편한 API(인터페이스)를 활용해 빠르게 AI 모델을 구축할 수 있습니다.

텐서플로우는 다음과 같은 기능을 제공합니다.

• 딥러닝 모델 구축: 복잡한 신경망 모델을 보다 쉽게 설계하고 구현할 수 있습니다.

• 자동 미분: 학습 과정에서 가중치 업데이트를 위한 미분 연산을 자동으로 수행합니다.

• GPU 및 TPU 가속: GPU와 TPU를 활용해 모델 훈련 속도를 향상시킬 수 있습니다.

• 모델 저장 및 로드: 학습한 모델을 저장하고, 필요할 때 불러와 재사용할 수 있습니다.

• TensorBoard 지원: 학습 과정을 시각적으로 분석하고 디버깅할 수 있도록 지원합니다.

• 웹 및 모바일 지원: TensorFlow.js를 사용해 웹 브라우저에서 AI 모델을 실행하거나, TensorFlow Lite를 통해 모바일 기기에서 구동할 수 있습니다.

텐서플로우에서 텐서(Tensor)는 데이터를 표현하는 기본 단위입니다.

텐서는 다차원 배열(N-dimensional Array)로, 머신러닝과 딥러닝에서 다양한 데이터를 처리하는 데 사용됩니다.

다차원 배열은 여러 개의 인덱스를 사용하여 데이터를 저장하고 접근할 수 있는 구조입니다. 쉽게 말해, 배열(파이썬의 리스트) 안에 배열이 포함될 수 있는 중첩 구조라고 생각하면 됩니다.

예를 들어, 숫자 하나는 0차원 텐서(스칼라), 숫자들의 리스트는 1차원 텐서(벡터), 행렬은 2차원 텐서로 표현할 수 있습니다.

텐서에 대한 자세한 내용은 다음 수업에서 알아보겠습니다.