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인공신경망(ANN, Atificial nueral network)

TensorFlow(텐서플로)

• 구글에서 만든 수치 계산과 대규모 머신러닝을 위한 오픈 소스 라이브러리
• 기본적으로 C++로 구현되어 있고, Python, Java, Go 등 다양한 언어를 지원
• Python을 최우선으로 지원하며 대부분의 편한 기능들이 파이썬 라이브러리로만 구현되어 있어 Python으로 개발하는 것이 편함
• 텐서(Tensor, 행렬로 표현할 수 있는 2차원 형태의 배열을 높은 차원으로 확장한 다차원 배열)을 담고 있는 노드(Node)와 이를 다앙햔 연산으로 연결하고 있는 엣지(Edge)로 구성되어 있으며, 이러한 텐서들이 서로 연산을 통해 값을 주고 받는 흐름(Flow)으로 구성

Keras(케라스)

텐서플로의 고수준 API

딥러닝 라이브러리는 GPU를 사용함. GPU: 벡터와 행렬 연산에 최적화되어 있음

MNIST Datasets 머신러닝과 딥러닝을 배울 때 많이 사용하는 데이터셋 머신러닝의 경우 iris 데이터셋이 유명함

MINST 패션 데이터셋을 이용하여 딥러닝을 시작하자

from tensorflow import keras

(train_input, train_target), (test_input, test_target) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
## Download datasets
# Downloading data from <https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/trai#> n-labels-idx1-ubyte.gz
# 29515/29515 [==============================] - 0s 0us/step
# Downloading data from <https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/trai#> n-images-idx3-ubyte.gz
# 26421880/26421880 [==============================] - 3s 0us/step
# Downloading data from <https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/t10k#> -labels-idx1-ubyte.gz
# 5148/5148 [==============================] - 0s 0us/step
# Downloading data from <https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/t10k#> -images-idx3-ubyte.gz

#################################
## Dataset 확인
#################################
print(train_input.shape, train_target.shape)
## Result
# (60000, 28, 28) (60000,)

print(test_input.shape, test_target.shape)
# Result
# (10000, 28, 28) (10000,)

패션_엠니스트  |  TensorFlow Datasets

Fashion Dataset Labels