TensorFlow tf.convert_to_tensor를 통한 데이터 타입 변환 및 최적화 TensorFlow를 활용한 딥러닝 모델 개발 과정에서, 데이터를 효율적으로 다루는 것은 매우 중요한…
React Router v6: 새로운 기능과 주요 변경 사항 React Router는 단일 페이지 애플리케이션(SPA)에서 URL 기반 내비게이션을 효과적으로 관리할 수 있도록…
TensorFlow tf.saved_model을 활용한 모델 저장과 불러오기 TensorFlow로 딥러닝 모델을 개발한 후, 이를 효율적으로 저장하고 배포하는 것은 실제 서비스 환경에서 매우 중요한…
React Router 입문: 기본 개념과 설치부터 첫 라우팅 구성까지 React 기반의 단일 페이지 애플리케이션(SPA)이 점차 보편화되면서, 효과적인 페이지 전환과 URL…
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 딥러닝 모델의 성능은 모델 구조나 데이터 전처리뿐만 아니라, 학습 과정에서 사용되는 최적화 알고리즘과 학습률 조절에…
웹 개발의 첫걸음: HTML, CSS, JavaScript의 기본 이해 웹 개발을 시작하는 데 있어 가장 중요한 세 가지 요소는 바로 HTML,…
파이썬 AI tf.metrics: CategoricalAccuracy, Precision 평가 지표 함수의 활용과 커스터마이징 딥러닝 모델의 성공적인 학습은 단순히 모델 구조나 하이퍼파라미터 최적화에만 국한되지…
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 딥러닝 모델에서 이미지 데이터를 효과적으로 다루기 위해서는 전처리와 증강…