카테고리만 만들어두고 공부를 많이 못했다..(반성중) 이번에 신청한 과제가 선정돼서 이제 진짜 개발을 해야 한다. 이번 과제의 핵심은 머신러닝과 딥러닝이기 때문에!! 그럼 우선 TensorFlow(줄여서 TF)에 대해 알아보자.
1. TensorFlow?
텐서플로우는 딥러닝(Deep Learning, Deep structured Learning) 프로그램 구현에 필요한 라이브러리, 변환 툴 등을 제공하는 라이브러리다. TF는 다양한 언어를 지원하지만(C++, Java, go, Python 등) Python을 최우선적으로 지원하며, 파이썬에 가장 최적화되어 있다.
머신러닝의 구현이 이전에는 상당히 어렵고 복잡한 분야였다.(사실 어떻게 하는지도 모른다.) 하지만 구글이 TensorFlow와 같은 프레임워크를 개발하고 제공해준 덕분에 우리는 머신러닝에 더 쉽게 접근할 수 있고, 구현도 어렵지 않게 할 수 있게 된 것 같다.
TensorFlow
모두를 위한 엔드 투 엔드 오픈소스 머신러닝 플랫폼입니다. 도구, 라이브러리, 커뮤니티 리소스로 구성된 TensorFlow의 유연한 생태계를 만나 보세요.
www.tensorflow.org
텐서플로우 홈페이지다. 한국어를 제공한다. 머리가 조금(?) 덜 아프다 ㅎㅎ
2. Tensor? Flow?
TensorFlow는 두 단어가 결합되어 만들어졌다. 우선 Tensor란 딥러닝에서 데이터를 표현하는 방식이다. 아래 위키백과를 참조하면 좀 더 정확한 정의를 알 수 있다.
https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%85%90%EC%84%9C
텐서 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전
선형대수학에서, 다중선형사상(multilinear map)또는 텐서(tensor)는 선형 관계를 나타내는 다중선형대수학의 대상이다. 19세기에 카를 프리드리히 가우스가 곡면에 대한 미분 기하학을 만들면서 도입
ko.wikipedia.org
Flow는 텐서플로우의 브랜드(?)화를 위해 붙인 단어다. 텐서(딥러닝에서 데이터 표현)에 따라 '흐르다(Flow)' 이 정도로 이해하면 될 것 같다.
정리하면, "텐서(Tensor)를 흘려보내(Flow)면서 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 수행하는 라이브러리" 라고할 수 있다.
3. TensorFlow Lite?
텐서플로우 라이트란, 말 그대로 경량화된 텐서플로우라고 말할 수 있다. IoT, 모바일, 임베디드 환경에서 구동 가능한 딥러닝 프로그램을 만들 수 있는 라이브러리를 제공한다.
개발을 진행하면서 텐서플로우, 텐서플로우 라이트를 어떻게 활용하는지에 대해서도 포스팅해보겠다!