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안녕하세요

저는 서울에 사는 노성훈 입니다.


Tensorflow를 사용하게 되서 사용해 본 내용을 정리 해 보았습니다.

아직 공부해 나가는 과정이어서 잘 모르지만 도움이 되시면 좋겠습니다.

제가 잘 모르거다 틀린 부분이 있으면 추가해서 알려주시면 감사하겠습니다.


강좌는 5개로 구성할 예정입니다.

1. Tensorflow 소개

  가. Tensorflow란

  나. 할 수 있는 일

  다. 장점

2. 설치

3. 데이터 준비하기

4. MNIST For ML Beginners

5. Deep MNIST for Experts


가. Tensorflow 란?

Tensorflow를 소개하자면 (https://www.tensorflow.org/)

Google에서 머신러닝을 위해 개발한 툴로 Open source이고

Apatch 2.0 License를 따릅니다.


Tensorflow는 머신러닝을 위한 Python Package 라고 생각합니다.

설치하면 Python에서 Tensorflow 변수 (Tensor라고 합니다.)

를 생성할 수 있고 머신러닝을 위한 함수들을 사용 할 수 있게 됩니다.


나. 할 수 있는 일

크게 두가지로

1. 값을 입력하여 결과값을 예측하는 것 (지도학습)

2. 값을 입력하여 이 값을 분류하는 것 입니다. (비지도학습)


첫번째 활용 예로는 

날씨, 요일, 온도, 휴일여부,등을 입력하여 자전거 대여 숫자를 예상

수입, 주택보유 여부, 연체 여부 등을 판단하여 대출 적합성을 판단


두번째 활용 예로는

시장에서 소비자군을 분류할 때 목표를 주지 않고 컴퓨터에게 알아서 분류하게 하는 것

알파벳을 무엇인지 알려주지 않고 알아서 분류하도록 함

입니다.


사실 마케팅이나 은행에서 수도없이 사용했고

사용하고있는 통계적 분석과 별 다를 것이 없으나

제가 잠깐 사용해 보고 느낀 점은 인간은 차원이 4차원 이상이 되면

인식하기가 어렵지만 기계학습으로는 컴퓨팅 파워가 지원하는한 무한한 차원을

다룰 수 있다는데 매력을 느꼈습니다.


쉽게 설명하면 데이터만 많이 있다면 그 속에서 이전에 찾지 못했던 규칙을 찾을 수 있고

이 것을 이용해서 문제를 해결할 수 있다는 것 입니다.


구글에서도 자사의 머신러닝 알고리즘으로 여력을 집중하여

알파고를 만든 Google Deepmind도 원래는 Torch를 사용했으나 현재는 Tensorflow로 이동하였습니다.

http://venturebeat.com/2016/04/29/deepmind-ai-group-moves-from-torch-framework-to-googles-own-tensorflow/


다. 장점

이러한 툴은 Tensorflow 외에도 많이 있으나

제가 생각하는 Tensorflow의 장점은

1. GPU연산이 가능하다

2. google에서 계속 발전 시켜 나갈 것이다

3. 향후 Google의 TPU를 사용 가능 할 것이다

입니다.


TPU (Tensor Process Unit)는 Google에서 기계학습을 위해 만든 칩으로

이미 구글에서는 GPU가 아닌 이 칩을 사용해서 머신러닝을 하고 있는 것입니다.

https://cloudplatform.googleblog.com/2016/05/Google-supercharges-machine-learning-tasks-with-custom-chip.html


현재는 Tensorflow가 Open Source 툴로 공개 되어 있지만

Google cloud 에서 Machine learning을 준비 중에 있습니다.

https://cloud.google.com/ml/

현재는 Alpha 단계로 API가 일반에 공개되어 있지 않지만 

공개하게 되면 google의 TPU를 사용할 수 있을 것으로 기대합니다.

당연히 사용법은 Tensorflow를 사용하는 것이 되겠지요



물론 데이터가 Cloud에 저장되야한다는 단점이 있지만

서비스를 하는 입장에서는 저렴한 가격으로

강력한 컴퓨팅 파워를 이용할 수 있다는 점에서

좋은 기회가 될 수 있다고 생각합니다.


아직 느낌이 안 오신다면 한번 실행 해 보시는게 가장 좋은 방법인것 같습니다.

다음 강좌를 따라 해 주세요 : )



Á¤ÀºÁØ1 2016-07
±Ù·¡¿¡ º¸±âµå¹® °­Á Àεí ÇÕ´Ï´Ù. 2cpu ¿¡ Å« µµ¿òÀÌ µÇ°Ú½À´Ï´Ù.
°¨»çÇÕ´Ï´Ù ^^
(Á¦°¡ µå¸±¼ö Àִ°Ç.... ^^ )
     
nshhsn 2016-07
´ëÀå´Ô²²¼­ ´ñ±ÛÀ» ´Þ¾ÆÁֽôٴÏ!
¿µ±¤ÀÔ´Ï´Ù.
          
Á¤ÀºÁØ1 2016-07
^^ ÀÌ·± °­Á¸¦ 2cpu¿¡ Á¦°øÇØÁÖ¼Ë °¨»çÇÒµû¸§ÀÔ´Ï´Ù.
tensorflow Àü¹®°¡ ź»ýÀÇ ¼ø°£À» º¸½Ã´Â °Í °°½À´Ï´Ù. ¿¬Àç ºÎŹÇÕ´Ï´Ù.
°¨»çÇÕ´Ï´Ù.
     
nshhsn 2016-07
°¨»çÇÕ´Ï´Ù. : )
ÃßõÀ» ¾ÈÇÒ ¼ö ¾ø°Ô ¸¸µå½Ã³×¿ä. ^^
     
nshhsn 2016-07
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¹Ú»óÀÏ 2016-07
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nshhsn 2016-07
ÀÛ¼ºÇϸ鼭 ¸¹ÀÌ ¹è¿ì°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
°¨»çÇÕ´Ï´Ù.
µ¶¼­¿Õ 2016-07
ÁÁÀº°­Á °¨»çÇÕ´Ï´Ù. ÃßõÀÔ´Ï´Ù.
     
nshhsn 2016-08
°¨»çÇÕ´Ï´Ù. :)
ÀÌ°æÈ­ 2016-08
Ãßõ ÇÕ´Ï´Ù
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°¨»çÇÕ´Ï´Ù^^
     
nshhsn 2016-08
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