반응형 tensorflow2 [딥러닝] Tensorflow와 Pytorch 간단하게 비교해보기 몇 달만에 다시 인공지능 관련 공부도, 포스팅도 하는 것 같다.취업에 대한 고민이 깊어지면서 현실을 먼저 살아가는 방법을 택하고 다시 고민점으로 돌아왔다.그래서 오늘은 워밍업으로 간단하게 개념을 먼저 다시 상기 시키고, 현재 급부상중인 딥러닝과 관련한 부분들을 천천히 공부를 해보고자! tensorflow와 pytorch에 대해 간단하게 한번 찾아봤다.좀더 길고 명확하게 하려면.. 아마 시간이 좀 걸릴 것 같지만 그래도 다시 공부를 하는 것이 맞을 것 같아 조금씩 정리해서 올려보려고 한다. 파일 공유오늘은 포스팅으로 길게 작성하지 않고, 현재 일학습 병행 과정을 진행하고 있는데 교육 중에 자유주제로 ppt를 만들어보라는 시간을 주셔서 관련으로 정말 간단하게 만든 자료를 올릴 것이다.파일은 누구나 보고 공유.. 2024. 9. 5. [데이터 분석] 딥러닝의 사용 목적과 TensorFlow 사용하기 딥러닝은 머신러닝에 속하는 인공 신경망을 기반으로 하는 학습 방법이다. 딥러닝의 부모가 머신러닝이라고 이해하면 쉽다. 딥러닝이라고 해서 따로 분류가 되는 목적이 있다. 지금부터 딥러닝에 대해서 알아보고 그 중 자주 사용하는 TensorFlow에 대해서도 작성하려 한다. 1. 딥러닝이란? 정형 데이터, 비정형 데이터 모두에 사용할 수 있다. 그렇지만 딥러닝의 강점은 비정형 데이터 처리에 뛰어난 성능을 보이는 것이다. 이미지나 음성과 같은 독특하고 복잡한 구조와 특징을 가진 데이터들에서 효과적으로 정보를 추출해내고, 처리한다. 또한, 인간을 모티브로 학습해서 일부 작업에선 인간의 지능을 뛰어넘기도 한다. 2. 딥러닝 사용 목적 딥러닝의 강점을 알아봤으니, 사용 목적도 한번 알아보자. 크게 5가지로 분류해볼 .. 2023. 8. 24. 이전 1 다음 반응형
