텐서플로우
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ai 용어 설명 머신러닝 딥러닝 npu 텐서플로우 인공신경망 이해하기
AI 기술이 익숙해졌지만 여전히 모르는 단어가 많다. 솔직히 챗gpt와 LLM 정도만 알지 머신러닝, 딥러닝, npu 같은 단어들이 정확히 무엇을 의미하는지 명확하게 아는 사람은 많지 않다. 본문에서는 이런 ai 용어들의 의미를 쉽게 정리해봤다. 1. 머신러닝 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하는 기술이다. 예를 들면 아이가 수많은 동물 사진을 보면서 개와 고양이를 구분하는 법을 익히는 것과 같다. 최근엔 ai 인형눈붙이기 라고 하는 부업까지 생겨날 정도다. 이런 데이터라벨링도 결국 머신러닝을 위한 학습의 한 형태로 보면 된다. 사람이 일일이 규칙을 프로그래밍하지 않아도 컴퓨터가 패턴을 찾아내고 예측할 수 있게 된다.......
텐서플로우 딥러닝과 머신러닝의 강력한 도구
구글(Google)이 개발한 텐서플로우는 강력한 유연성과 확장성을 통해 딥러닝, 머신러닝, 데이터 분석 및 연구 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 딥러닝과 머신러닝은 기술 발전의 핵심으로 자리 잡고 있으며, 이를 지원하는 다양한 도구와 프레임워크 중 텐서플로우(TensorFlow)는 가장 널리 사용되고 있는 오픈소스 라이브러리 중 하나입니다. 이번 포스팅에서는 텐서플로우의 정의, 주요 특징, 구성 요소, 그리고 활용 사례를 소개하겠습니다. ▶ 텐서플로우 딥러닝과 머신러닝의 강력한 도구 목차 1. 텐서플로우란? 2. 텐서플로우의 주요 특징 3. 텐서플로우의 구성 요소 4. 텐서플로우의 활용 사례 5. 텐서플로우 장점과 단점 1. 텐서.......
