축하합니다!

Python으로 시작하는 TensorFlow

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

학습한 내용

  • 1장
    • 저수준·기본·고급 연산
    • 그래프 기반 계산
    • 기울기 계산과 최적화
  • 2장
    • 데이터 로딩과 변환
    • 미리 정의된/사용자 정의 손실 함수
    • 선형 모델과 배치 학습
Python으로 시작하는 TensorFlow

학습한 내용

  • 3장
    • 밀집 신경망 층
    • 활성화 함수
    • 최적화 알고리즘
    • 신경망 학습
  • 4장
    • Keras의 신경망
    • 학습과 검증
    • Estimators API
Python으로 시작하는 TensorFlow

TensorFlow 확장 기능

  • TensorFlow Hub
    • 사전 학습 모델
    • 전이 학습

이 이미지는 TensorFlow Hub 검색 결과 모델 화면을 보여 줍니다.

  • TensorFlow Probability
    • 더 많은 확률분포
    • 학습 가능한 분포
    • 확장된 최적화기 세트

이 이미지는 적합된 확률분포가 있는 히스토그램을 보여 줍니다.

1 Screenshot from https://tfhub.dev.
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TensorFlow 2.0

  • TensorFlow 2.0
    • eager_execution()
    • 더 긴밀한 keras 통합
    • Estimators
    • function()

이 이미지는 Estimators API와 하위 수준 API의 관계를 도식으로 보여 줍니다.

이 이미지는 신경망 다이어그램을 보여 줍니다.

이 이미지는 TensorFlow의 정적 그래프를 보여 줍니다.

1 Screenshot taken from https://www.tensorflow.org/guide/premade_estimators
Python으로 시작하는 TensorFlow

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