나이오븀의 발견과 분리: 역사와 기술의 발전 인류가 자연에서 유용한 금속을 찾아내고 이를 다양한 산업에 응용해 온 역사는, 과학과 기술의 끊임없는 발전을 보여주는 대표적인 사례입니다. 그중에서도 나이오븀(Niobium)은 19세기 말에 그 존재가 알려지기 시작하면서, 이후 여러 과학자와 기술자들의 노력에 힘입어 독자적인 연구 분야로 자리잡게 되었습니다. 나이오븀은 희귀금속으로 분류되며, 특유의 물리적 및 화학적 특성 덕분에 다양한 산업분야에서 중요한 … Read more
웹 개발의 첫걸음: HTML, CSS, JavaScript의 기본 이해 웹 개발을 시작하는 데 있어 가장 중요한 세 가지 요소는 바로 HTML, CSS, 그리고 JavaScript입니다. 이 세 가지는 웹 페이지를 구성하는 핵심적인 기술로, 각각의 역할과 특성이 다르지만 서로 협력하여 동적인 웹 페이지를 만듭니다. 이 글에서는 각 기술의 기본 개념과 역할을 살펴보고, 어떻게 서로 협력하는지 알아보겠습니다. 웹 개발에 … Read more
파이썬 AI tf.metrics: CategoricalAccuracy, Precision 평가 지표 함수의 활용과 커스터마이징 딥러닝 모델의 성공적인 학습은 단순히 모델 구조나 하이퍼파라미터 최적화에만 국한되지 않습니다. 모델의 성능을 객관적으로 평가하고 모니터링하는 것도 매우 중요한 요소입니다. TensorFlow에서는 이러한 평가 과정을 돕기 위해 다양한 평가 지표 함수(tf.metrics)를 제공하며, 필요에 따라 사용자 정의(Custom) 지표를 만들어 활용할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 tf.metrics의 주요 함수들을 … Read more
Python TensorFlow tf.summary와 텐서보드를 통한 모델 모니터링: scalar, histogram 딥러닝 모델을 개발하다 보면, 학습 과정 중 발생하는 다양한 지표와 상태를 실시간으로 모니터링하는 것이 매우 중요합니다. 모델이 잘 학습되고 있는지, 과적합이나 학습률 문제 등 잠재적인 이슈는 없는지 확인하기 위해서는 학습 과정의 시각화가 필수적입니다. TensorFlow는 이를 위해 tf.summary 함수를 제공하며, 텐서보드(TensorBoard)를 통해 손쉽게 로그를 시각화할 수 있도록 … Read more
Python tf.image API를 활용한 이미지 자르기 변환, 크기 조정 및 증강 딥러닝 모델에서 이미지 데이터를 효과적으로 다루기 위해서는 전처리와 증강 기법이 매우 중요합니다. TensorFlow의 tf.image API는 이미지의 크기 조정, 자르기, 회전, 색상 변환 등 다양한 전처리 기능을 제공하여, 원본 데이터의 다양성을 높이고 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. 본 포스팅에서는 tf.image API의 주요 함수 사용법과 … Read more
ReactJS에서 tf.distribute 전략을 활용한 분산 학습 최근 머신러닝 및 딥러닝 기술이 발전함에 따라, 대용량 데이터셋을 효과적으로 처리하고 모델 학습 속도를 향상시키기 위한 분산 학습이 점점 중요해지고 있습니다. TensorFlow는 이러한 요구를 충족시키기 위해 다양한 분산 학습 전략(tf.distribute)을 제공하며, 이를 활용하면 여러 GPU나 TPU, 심지어 여러 서버에 걸쳐 학습을 분산시킬 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 TensorFlow의 분산 학습 … Read more
tf.nn 함수로 활성화 함수와 손실 함수 구현하기 TensorFlow의 tf.nn 모듈은 딥러닝 모델을 구성할 때 필수적인 다양한 함수들을 제공하는데, 그중 활성화 함수와 손실 함수는 모델의 성능과 학습 효율에 큰 영향을 미칩니다. 본 포스팅에서는 tf.nn 모듈에 포함된 대표적인 활성화 함수(예: ReLU, Sigmoid, Tanh, Softmax)와 손실 함수(예: Softmax Cross Entropy, Sigmoid Cross Entropy, L2 Loss 등)의 사용법 및 … Read more
파이썬 텐서플로우 tf.GradientTape를 활용한 자동 미분과 최적화 TensorFlow는 딥러닝 모델을 효율적으로 구축하고 학습하기 위해 다양한 자동 미분 기능을 제공합니다. 그 중에서도 tf.GradientTape는 파이썬 코드 내에서 자동으로 미분(gradient)을 계산해 주어, 경사 하강법(Gradient Descent)과 같은 최적화 알고리즘을 구현하는 데 필수적인 도구입니다. 본 포스팅에서는 tf.GradientTape의 개념과 기본 사용법, 그리고 이를 활용한 경사 하강법 최적화 과정을 예제와 함께 자세히 … Read more
tf.function: TensorFlow 그래프 모드 최적화와 성능 향상 전략 TensorFlow는 딥러닝 모델 개발 시 효율성과 성능 향상을 위해 다양한 기능을 제공하는데, 그 중 하나가 tf.function입니다. 이 기능은 파이썬 코드로 작성된 함수를 자동으로 TensorFlow의 계산 그래프로 변환하여 실행 속도를 극대화할 수 있도록 도와줍니다. 본 포스팅에서는 tf.function의 개념, 사용법, 그리고 실제 성능 최적화 사례와 팁들을 심도 있게 다루어, … Read more
tf.keras로 딥러닝 모델 구성하기: BatchNormalization, Activation 함수와 Dense, Convolutional, Pooling 레이어 활용법 TensorFlow의 고수준 API인 tf.keras는 딥러닝 모델을 보다 쉽고 직관적으로 설계할 수 있도록 도와주는 강력한 도구입니다. tf.keras를 사용하면 복잡한 저수준 코드 없이도 다양한 레이어와 함수들을 활용하여 모델을 빠르게 구성하고 학습시킬 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 tf.keras의 기본 구조와 모델 설계 방법, 그리고 주요 함수와 레이어의 … Read more