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tf.random 함수를 활용한 데이터의 난수 생성 TensorFlow는 딥러닝 모델 개발 과정에서 데이터 전처리, 모델 초기화, 데이터 증강 등 다양한 목적으로…
tf.optimizers로 학습률 스케줄링과 최적화 전략
tf.optimizers로 학습률 스케줄링과 최적화 전략 딥러닝 모델의 성능은 모델 구조나 데이터 전처리뿐만 아니라, 학습 과정에서 사용되는 최적화 알고리즘과 학습률 조절에…
나이오븀의 발견과 분리: 역사와 기술의 발전
나이오븀의 발견과 분리: 역사와 기술의 발전 인류가 자연에서 유용한 금속을 찾아내고 이를 다양한 산업에 응용해 온 역사는, 과학과 기술의 끊임없는…
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파이썬 AI tf.metrics: CategoricalAccuracy, Precision 평가 지표 함수의 활용과 커스터마이징
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Python TensorFlow tf.summary와 텐서보드를 통한 모델 모니터링: scalar, histogram
Python TensorFlow tf.summary와 텐서보드를 통한 모델 모니터링: scalar, histogram 딥러닝 모델을 개발하다 보면, 학습 과정 중 발생하는 다양한 지표와 상태를…
Python tf.image API를 활용한 이미지 자르기 변환, 크기 조정 및 증강
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tf.nn 함수로 활성화 함수와 손실 함수 구현하기 TensorFlow의 tf.nn 모듈은 딥러닝 모델을 구성할 때 필수적인 다양한 함수들을 제공하는데, 그중 활성화…