TensorFlow tf.convert_to_tensor를 통한 데이터 타입 변환 및 최적화 TensorFlow를 활용한 딥러닝 모델 개발 과정에서, 데이터를 효율적으로 다루는 것은 매우 중요한 요소입니다. 다양한 데이터 소스(예: Python 리스트, NumPy 배열, 스칼라 등)를 Tensor 형식으로 변환하는 것은 모델의 입력으로 사용하기 위해 필수적입니다. TensorFlow에서는 이 작업을 간단하게 수행할 수 있도록 tf.convert_to_tensor 함수를 제공합니다. 이번 포스팅에서는 tf.convert_to_tensor 함수의 기본 사용법과 … 더 읽기
React Router v6: 새로운 기능과 주요 변경 사항 React Router는 단일 페이지 애플리케이션(SPA)에서 URL 기반 내비게이션을 효과적으로 관리할 수 있도록 돕는 핵심 라이브러리로, 그동안 많은 개발자들에게 사랑받아 왔습니다. 최근 출시된 React Router v6는 이전 버전 대비 상당한 업데이트와 개선이 이루어졌으며, 라우팅 구성이 더욱 간결하고 직관적으로 변경되었습니다. 이번 포스팅에서는 React Router v6의 주요 변경 사항과 새로운 … 더 읽기
TensorFlow tf.saved_model을 활용한 모델 저장과 불러오기 TensorFlow로 딥러닝 모델을 개발한 후, 이를 효율적으로 저장하고 배포하는 것은 실제 서비스 환경에서 매우 중요한 단계입니다. tf.saved_model API는 학습이 완료된 모델을 손쉽게 저장하고, 나중에 재사용하거나 다른 시스템에 배포할 수 있도록 도와줍니다. 이번 포스팅에서는 tf.saved_model의 기본 개념과 활용법, 그리고 실제 적용 사례를 통해 모델 저장과 불러오기를 어떻게 효율적으로 수행할 수 있는지 … 더 읽기
React Router 입문: 기본 개념과 설치부터 첫 라우팅 구성까지 React 기반의 단일 페이지 애플리케이션(SPA)이 점차 보편화되면서, 효과적인 페이지 전환과 URL 기반의 라우팅 처리가 매우 중요해졌습니다. 이때 React Router는 SPA에서 페이지 간의 전환을 원활하게 처리해주는 핵심 도구로 자리 잡았습니다. 본 포스팅에서는 React Router의 역할과 필요성, 설치 방법, 그리고 간단한 라우팅 설정 방법을 중심으로, SPA에서 라우팅 개념과 … 더 읽기
tf.random 함수를 활용한 데이터의 난수 생성 TensorFlow는 딥러닝 모델 개발 과정에서 데이터 전처리, 모델 초기화, 데이터 증강 등 다양한 목적으로 난수를 생성하는 기능이 필수적입니다. 그 중에서도 tf.random 모듈은 난수 생성을 위한 강력한 도구를 제공하며, 이를 활용하면 데이터 샘플링 및 모델의 초기 파라미터 설정 등 여러 분야에서 유용하게 사용할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 tf.random 함수의 다양한 … 더 읽기
tf.optimizers로 학습률 스케줄링과 최적화 전략 딥러닝 모델의 성능은 모델 구조나 데이터 전처리뿐만 아니라, 학습 과정에서 사용되는 최적화 알고리즘과 학습률 조절에 크게 의존합니다. TensorFlow는 tf.optimizers 모듈을 통해 다양한 최적화 알고리즘(예: SGD, Adam, RMSprop 등)을 제공하며, 학습률 스케줄링 기법과 결합하여 모델의 수렴 속도와 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 본 포스팅에서는 tf.optimizers의 특징과 여러 최적화 알고리즘의 차이점을 살펴보고, … 더 읽기
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 … 더 읽기
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 … 더 읽기
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 … 더 읽기
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 … 더 읽기