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이 게시물에서는 TensorFlow.js 및 Node.js로 전이 학습을 사용하는 방법을 살펴보겠습니다. 전이 학습은 자체 기계 학습 모델에 대한 학습 프로세스를 가속화하는 데 도움이 되는 강력한 기술입니다. 사전 훈련된 모델로 시작하면 모델을 처음부터 훈련하는 데 소요되는 많은 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
이 게시물에서는 다음 주제를 다룹니다.
전이 학습은 사전 학습된 모델을 새 데이터 세트에서 재사용할 수 있게 해주는 기계 학습 기술입니다. 이는 모델을 처음부터 훈련하기에 충분한 데이터가 없을 때 특히 유용합니다.
전이 학습에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.
TensorFlow.js는 기계 학습 모델을 교육하고 배포하기 위한 JavaScript 라이브러리입니다. 사전 훈련된 모델 세트를 제공하여 TensorFlow.js 모델과 함께 전이 학습을 사용할 수 있습니다.
사전 훈련된 모델은 대규모 데이터 세트에서 훈련된 후 다른 사람들이 사용할 수 있도록 만들어진 모델입니다. 이러한 모델을 자신의 모델 학습을 위한 시작점으로 사용할 수 있습니다.
TensorFlow.js에서 선행 학습된 모델을 사용하려면 먼저 TensorFlow.js 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.
npm install @tensorflow/tfjs
TensorFlow.js 라이브러리가 설치되면 loadModel()
함수를 사용하여 선행 학습된 모델을 로드할 수 있습니다. 예를 들어 MobileNet 사전 학습 모델을 로드하려면 다음 코드를 사용합니다.
const tf = require('@tensorflow/tfjs');
// Load the MobileNet model.
const model = await tf.loadModel('https://storage.googleapis.com/tfjs-models/tfjs/mobilenet_v1_0.25_224/model.json');
모델이 로드되면 이를 전이 학습에 사용할 수 있습니다. 예를 들어 이를 사용하여 자신의 데이터 세트에서 모델을 미세 조정할 수 있습니다.
Node.js는 JavaScript를 사용하여 확장 가능한 네트워크 애플리케이션을 구축할 수 있게 해주는 JavaScript 런타임입니다.
TensorFlow.js와 함께 Node.js를 사용하여 전이 학습을 사용하는 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다. TensorFlow.js와 함께 Node.js를 사용하려면 먼저 TensorFlow.js 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.
npm install @tensorflow/tfjs
TensorFlow.js 라이브러리가 설치되면 loadModel()
함수를 사용하여 선행 학습된 모델을 로드할 수 있습니다. 예를 들어 MobileNet 사전 학습 모델을 로드하려면 다음 코드를 사용합니다.
const tf = require('@tensorflow/tfjs');
// Load the MobileNet model.
const model = await tf.loadModel('https://storage.googleapis.com/tfjs-models/tfjs/mobilenet_v1_0.25_224/model.json');
모델이 로드되면 이를 전이 학습에 사용할 수 있습니다. 예를 들어 이를 사용하여 자신의 데이터 세트에서 모델을 미세 조정할 수 있습니다.
이번 포스트에서는 TensorFlow.js와 Node.js로 전이 학습을 사용하는 방법을 살펴보았습니다. 전이 학습은 자체 기계 학습 모델에 대한 학습 프로세스를 가속화하는 데 도움이 되는 강력한 기술입니다. 사전 훈련된 모델로 시작하면 모델을 처음부터 훈련하는 데 소요되는 많은 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.