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Keras
는 딥러닝 모델을 구축하고 학습시키기 위한 사용자 친화적인 라이브러리입니다. Keras를 사용하면 머신러닝의 복잡한 기술적 세부사항을 깊이 이해하지 않아도 다양한 AI 모델을 손쉽게 만들 수 있습니다.
Keras는 TensorFlow
와 같은 AI 프레임워크와 함께 사용할 수 있으며, TensorFlow v2.0
부터는 Keras가 TensorFlow에 내장되었습니다.
Keras로 무엇을 할 수 있나요?
Keras를 사용하면 아래와 같이 다양한 머신러닝 모델을 구축할 수 있습니다.
- 이미지 인식 (예: 손글씨 숫자 인식)
- 텍스트 처리 (예: 문장에서 다음 단어 예측)
- 음성 및 소리 분석 (예: 음성 단어 인식)
- 추천 시스템 (예: 제품이나 영화 추천)
실습 화면의 숫자 인식은 어떻게 작동하나요?
AI 모델이 사용자의 손글씨는 이해하는 과정은 다음과 같습니다.
- 입력 데이터: 컴퓨터는 손글씨 숫자 이미지 데이터를 봅니다. 각 이미지는 픽셀(사진을 구성하는 작은 점)로 나뉩니다.
- 모델 학습: Keras는 숫자에서 패턴을 인식하도록 컴퓨터를 가르칩니다. 예를 들어, 모델은 숫자 “3”이 종종 곡선 모양을 가지고 있다는 것을 학습합니다.
- 모델 테스트: 학습이 완료된 후, 모델은 이전에 보지 못한 새로운 이미지에서 숫자를 예측하려고 시도합니다.
- 출력: 모델은 각 숫자에 대한 최선의 예측 결과를 제공합니다.
오른쪽 실습 화면의 네모 박스에 0-9 사이의 숫자를 그리고, Keras로 학습한 AI가 인식한 결과를 확인해 보세요. :)
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빈칸에 들어갈 가장 적절한 단어는 무엇일까요?
Keras와 함께 작동하는 AI 프레임워크는 입니다.
Pandas
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Selenium
TensorFlow
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