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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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웹 개발의 첫걸음: HTML, CSS, JavaScript의 기본 이해

웹 개발의 첫걸음: HTML, CSS, JavaScript의 기본 이해 웹 개발을 시작하는 데 있어 가장 중요한 세 가지 요소는 바로 HTML,…

2개월 ago

파이썬 AI tf.metrics: CategoricalAccuracy, Precision 평가 지표 함수의 활용과 커스터마이징

파이썬 AI tf.metrics: CategoricalAccuracy, Precision 평가 지표 함수의 활용과 커스터마이징 딥러닝 모델의 성공적인 학습은 단순히 모델 구조나 하이퍼파라미터 최적화에만 국한되지…

2개월 ago

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…

2개월 ago

Python tf.image API를 활용한 이미지 자르기 변환, 크기 조정 및 증강

Python tf.image API를 활용한 이미지 자르기 변환, 크기 조정 및 증강 딥러닝 모델에서 이미지 데이터를 효과적으로 다루기 위해서는 전처리와 증강…

2개월 ago

ReactJS에서 tf.distribute 전략을 활용한 분산 학습

ReactJS에서 tf.distribute 전략을 활용한 분산 학습 최근 머신러닝 및 딥러닝 기술이 발전함에 따라, 대용량 데이터셋을 효과적으로 처리하고 모델 학습 속도를…

2개월 ago

tf.nn 함수로 활성화 함수와 손실 함수 구현

tf.nn 함수로 활성화 함수와 손실 함수 구현하기 TensorFlow의 tf.nn 모듈은 딥러닝 모델을 구성할 때 필수적인 다양한 함수들을 제공하는데, 그중 활성화…

2개월 ago

파이썬 텐서플로우 tf.GradientTape를 활용한 자동 미분과 최적화

파이썬 텐서플로우 tf.GradientTape를 활용한 자동 미분과 최적화 TensorFlow는 딥러닝 모델을 효율적으로 구축하고 학습하기 위해 다양한 자동 미분 기능을 제공합니다. 그…

2개월 ago

tf.function: TensorFlow그래프 모드 최적화와 성능 향상 전략

tf.function: TensorFlow 그래프 모드 최적화와 성능 향상 전략 TensorFlow는 딥러닝 모델 개발 시 효율성과 성능 향상을 위해 다양한 기능을 제공하는데,…

2개월 ago

tf.keras로 딥러닝 모델 구성하기: BatchNormalization, Activation 함수와 Dense, Convolutional, Pooling 레이어 활용법

tf.keras로 딥러닝 모델 구성하기: BatchNormalization, Activation 함수와 Dense, Convolutional, Pooling 레이어 활용법 TensorFlow의 고수준 API인 tf.keras는 딥러닝 모델을 보다 쉽고…

2개월 ago