TensorFlow 2를 이용한 심층 학습 교육 과정

소개

• TensorFlow 및 심층 학습 입문
• TensorFlow 사용 사례 및 응용
• TensorFlow 생태계 및 도구
• 기계 학습 및 심층 학습 워크플로우
• 과정 목표 및 실습 연습 개요

TensorFlow 2.x vs 이전 버전 — 무엇이 새로운가

• TensorFlow 1.x와 2.x의 주요 차이점
• 지연 실행(Eager execution)
• 단순화된 API 및 개선된 사용성
• 모델 구성 및 학습 방식의 변화
• 고급 API로서 Keras 소개
• 기존 TensorFlow 애플리케이션의 마이그레이션 고려 사항
• TensorFlow 2.x 모범 사례

TensorFlow 2.x 설정

• TensorFlow 설치
• Python 환경 구성
• TensorFlow 설치 확인
• 필수 의존성 설치 및 관리
• CPU 및 GPU 환경 구성
• Jupyter 노트북과 함께하는 TensorFlow 활용
• 기본 TensorFlow 명령어 및 연산
• 설치 및 구성 문제 해결

TensorFlow 2.x 기능 및 아키텍처 개요

• TensorFlow 아키텍처 및 핵심 구성 요소
• 텐서(Tensors) 및 텐서 연산
• 변수 및 상수
• 계산 그래프 및 지연 실행
• 자동 미분(Automatic differentiation)
• TensorFlow API 및 모듈
• Keras 통합
• tf.data를 통한 데이터 파이프라인
• 모델 직렬화 및 TensorFlow SavedModel
• TensorFlow 생태계 및 개발 워크플로우

신경 네트워크 작동 방식

• 인공 신경 네트워크 기초
• 뉴런, 계층, 네트워크 아키텍처
• 활성 함수(Activation functions)
• 전방 전파(Forward propagation)
• 손실 함수(Loss functions)
• 역전파(Backpropagation)
• 경사 하강법 및 최적화
• 학습률 및 최적화 전략
• 과적합(Overfitting) 및 과부족 적합(Underfitting)
• 정규화 기법
• 학습, 검증 및 테스트 데이터셋

TensorFlow 2.x를 활용한 심층 학습 모델 생성

• 텐서 및 변수 생성
• Keras를 활용한 신경 네트워크 구축
• Sequential 및 Functional 모델 API
• 사용자 정의 모델 및 계층 정의
• 옵티마이저(Optimizers) 구성
• 적절한 손실 함수 선택
• fit()를 통한 모델 학습
• 커스텀 학습 루프
• 콜백(Callbacks) 및 학습 모니터링
• 모델 체크포인트 관리

데이터 분석

• 기계 학습용 데이터셋 이해
• 구조화 및 비구조화 데이터 탐색
• 데이터 시각화
• 패턴 및 이상치 식별
• 누락 및 불일치한 데이터 처리
• 데이터를 학습, 검증, 테스트 세트로 분할
• 관련 있는 특성(Features) 선택
• TensorFlow 모델을 위한 데이터셋 준비

데이터 전처리

• 데이터 정규화 및 표준화
• 범주형 데이터 인코딩
• 누락 값 처리
• 특성 스케일링(Feature scaling)
• 이미지 전처리
• 텍스트 전처리
• 데이터 증강(Data augmentation)
• 효율적인 입력 파이프라인 구축
• tf.data 사용
• 배칭(Batching), 셔플링(Shuffling), 캐싱(Caching), 사전 가져오기(Prefetching)
• 모델 학습을 위한 데이터 준비

모델 구축

• 적절한 신경 네트워크 아키텍처 선택
• 모델 입력 및 출력 정의
• 밀집 신경 네트워크(Dense neural networks) 생성
• 활성 함수 선택
• 모델 학습을 위한 구성
• 옵티마이저 및 손실 함수 선택
• 모델 학습 및 검증
• 학습 메트릭 모니터링
• 모델 성능 개선
• 과적합 방지
• 정규화 및 드롭아웃(Dropout) 구현

최신(SOTA) 이미지 분류기 구현

• 이미지 분류 기초
• 이미지 데이터셋 준비
• 이미지 정규화 및 증강
• 합성 신경 네트워크(CNN)
• 합성 및 풀링(Pooling) 계층
• 이미지 분류 아키텍처 설계
• 전이 학습(Transfer learning)
• 사전 학습된 모델 사용
• 사전 학습된 네트워크의 파인 튜닝
• 고급 이미지 분류기 구축
• 분류 성능 평가

모델 학습

• 학습 매개변수 구성
• 배치 크기(Batch size) 및 에포크(Epochs)
• 옵티마이저 선택
• 학습률 스케줄링(Learning-rate scheduling)
• 학습 콜백
• 조기 중지(Early stopping)
• 모델 체크포인트 저장
• 학습 진행 상황 모니터링
• 과적합 감지
• 학습 성능 개선
• 분산 학습(Distributed training) 고려 사항

GPU vs TPU를 이용한 학습

• CPU, GPU, TPU 아키텍처
• 하드웨어 가속의 이점
• GPU 학습을 위한 TensorFlow 구성
• TPU 기반 학습 이해
• 다른 워크로드에 맞는 하드웨어 선택
• 기기 간 계산 이동
• 메모리 및 계산 자원 관리
• 학습 성능 비교
• 분산 및 가속 학습 전략

모델 평가

• 적절한 평가 메트릭 선택
• 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수
• 회귀 평가 메트릭
• 혼동 행렬(Confusion matrices)
• 검증 전략
• 분류 모델 평가
• 모델 일반화 평가
• 모델 약점 식별
• 다른 모델 구성 비교

예측 수행

• 학습된 모델을 이용한 추론(Inference)
• 새로운 입력 데이터 준비
• 배치 및 개별 예측 수행
• 모델 출력 해석
• 분류 확률
• 회귀 예측
• 추론 워크플로우 구축
• 미확인 데이터 처리
• 예측 파이프라인 관리

예측 결과 평가

• 예측 품질 분석
• 예측 결과와 기대 결과 비교
• 양성 오답(False positives) 및 음성 오답(False negatives) 식별
• 오류 분석
• 모델 신뢰도 평가
• 예측 결과 시각화
• 데이터 및 예측 편향 감지
• 예측 분석 기반 모델 성능 개선

모델 디버깅

• 공통 학습 문제 식별
• 부정확한 예측 진단
• 데이터 파이프라인 디버깅
• 손실 및 메트릭 동작 조사
• 경사 폭발 및 소실 감지
• 과적합 및 과부족 적합 진단
• 모델 계층 및 출력 검사
• TensorFlow 디버깅 및 프로파일링 도구 사용
• 모델 안정성 및 성능 개선

모델 저장

• 학습된 모델 저장
• TensorFlow SavedModel 형식
• 모델 가중치 저장 및 복원
• 모델 아키텍처 및 구성 저장
• 추론을 위한 모델 로드
• 모델 버전 관리
• 배포를 위한 모델 내보내기
• 모델 산출물 관리
• 프로덕션 환경을 위한 모델 준비

클라우드에 모델 배포

• 클라우드 기반 모델 배포 입문
• 프로덕션을 위한 TensorFlow 모델 준비
• API를 통한 모델 서빙
• 모델 서빙 개념
• TensorFlow 애플리케이션 컨테이너화
• 클라우드 기반 추론
• 모델 서빙 워크로드 확장
• 배포된 모델 모니터링
• 모델 버전 관리
• 프로덕션 배포 고려 사항

모바일 기기에 모델 배포

• 모바일 기계 학습의 도전 과제
• TensorFlow Lite
• 모바일 배포용 TensorFlow 모델 변환
• 모델 최적화 및 크기 축소
• 양자화(Quantization)
• 모바일 기기에서 추론 실행
• 모바일 기기 자원 관리
• 모바일 애플리케이션에 모델 통합
• 모바일 추론 성능 테스트

임베디드 시스템(IoT)에 모델 배포

• 임베디드 기기에서의 기계 학습
• 임베디드 애플리케이션용 TensorFlow Lite
• 자원 제약 및 최적화
• 모델 크기 및 계산 요구사항 축소
• 엣지 추론(Edge inference)
• 센서 및 실시간 데이터 처리
• 로컬에서 예측 실행
• 전원 및 메모리 고려 사항
• IoT 워크플로우에 TensorFlow 모델 통합
• 엣지 배포 테스트 및 모니터링

다른 언어와 모델 통합

• TensorFlow 모델 호환성
• API를 통한 모델 서빙
• 다른 프로그래밍 환경에서 TensorFlow 모델 사용
• Python 기반 모델 통합
• 웹 애플리케이션에 모델 통합
• REST 기반 서비스를 통한 모델 추론
• 기존 애플리케이션에 TensorFlow 통합
• 데이터 교환 및 직렬화
• 프로덕션 통합 고려 사항

문제 해결(Troubleshooting)

• TensorFlow 설치 문제 진단
• 모델 구축 오류 문제 해결
• 데이터 전처리 문제 디버깅
• 학습 실패 해결
• GPU 및 TPU 구성 문제 조사
• 메모리 및 성능 문제 진단
• 모델 로드 및 저장 문제 해결
• 배포 문제 디버깅
• 실전 문제 해결 연습

요약 및 결론

• TensorFlow 2.x 개념 복습
• 신경 네트워크 및 심층 학습 워크플로우 복습
• 데이터 준비 및 모델 개발 복습
• 이미지 분류 복습
• 학습 및 평가 기법 복습
• 모델 디버깅 및 최적화 복습
• 클라우드, 모바일, IoT 배포 복습
• TensorFlow 개발 모범 사례
• 최종 실습 연습
• 질문 및 토론