TensorFlow 첫걸음: 프로그래밍 실습

머신러닝 단기집중과정을 진행하는 동안 tf.keras에서 모델을 코딩하여 머신러닝 개념을 실제로 적용해 봅니다. 프로그래밍 환경으로 Colab을 사용합니다. Colab은 Google의 Jupyter Notebook 버전입니다. Jupyter Notebook과 마찬가지로 Colab은 텍스트, 코드, 그래픽, 프로그램 출력을 결합하는 대화형 Python 프로그래밍 환경을 제공합니다.

NumPy 및 Pandas

tf.keras를 사용하려면 최소한 다음 오픈소스 Python 라이브러리 2개에 대한 이해가 필요합니다.

  • NumPy: 배열 표현 및 선형 대수학 연산을 단순화합니다.
  • Pandas를 사용하면 메모리에 데이터 세트를 간편하게 나타낼 수 있습니다.

NumPy 또는 Pandas에 익숙하지 않다면 다음 두 가지 Colab 실습부터 시작하세요.

  1. NumPy UltraQuick 튜토리얼 Colab 실습: 이 과정에 필요한 모든 NumPy 정보를 제공합니다.
  2. 이 교육 과정에 필요한 Pandas 정보가 모두 제공된 Pandas UltraQuick 튜토리얼 Colab 실습입니다.

tf.keras를 사용한 선형 회귀

NumPy와 Pandas를 능숙하게 얻은 후에는 다음 두 가지 Colab 실습을 통해 tf.keras의 선형 회귀 및 초매개변수 조정을 살펴봅니다.

  1. 합성 데이터를 사용한 선형 회귀 Colab 실습에서는 장난감 데이터 세트를 사용한 선형 회귀를 살펴봅니다.
  2. 실제 데이터 세트를 사용한 선형 회귀 Colab 실습에서는 실제 데이터 세트에서 수행해야 할 분석 유형을 안내합니다.

프로그래밍 실습은 Colaboratory 플랫폼을 사용하여 브라우저에서 직접 실행됩니다 (설정 필요 없음). Colaboratory는 대부분의 주요 브라우저에서 지원되며 Chrome 및 Firefox 데스크톱 버전에서 가장 철저하게 테스트되었습니다. 실습을 다운로드하여 오프라인에서 실행하려면 이 안내를 확인하여 로컬 환경 설정에 관해 자세히 알아보세요.