[Keras] 딥러닝 모델 개발 과정

케라스(Keras)는 딥러닝 모델을 쉽게 개발하고 훈련할 수 있는 고수준 딥러닝 API입니다. 케라스를 사용하여 딥러닝 모델을 개발하는 과정을 API 관점에서 정리해보겠습니다.

라이브러리 임포트 및 환경 설정

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

데이터 준비

훈련 데이터와 테스트 데이터를 준비하고, 필요에 따라 데이터 전처리를 수행합니다.

모델 구성

시퀀셜 모델(Sequential Model) 또는 함수형 API(Functional API)를 사용하여 모델을 정의합니다.
Sequential 모델의 경우, 레이어를 차례대로 쌓아 간단한 모델을 만들 수 있습니다.
함수형 API를 사용하면 더 복잡한 모델 구조를 정의할 수 있습니다.
예시 (Sequential 모델):

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

모델 컴파일

모델을 컴파일하고 손실 함수, 옵티마이저, 평가 지표를 지정합니다.
예시:

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

모델 훈련

fit() 메서드를 사용하여 모델을 훈련시킵니다.
예시:

model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)

모델 평가

테스트 데이터에 대한 성능을 평가합니다.
예시:

test_loss, test_accuracy = model.evaluate(test_data, test_labels)
print(f"Test accuracy: {test_accuracy}")

모델 예측

훈련된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.
예시:

predictions = model.predict(new_data)

모델 저장 및 불러오기

훈련된 모델을 저장하고 나중에 재사용할 수 있습니다.
예시:

model.save('my_model.h5')
loaded_model = keras.models.load_model('my_model.h5')

하이퍼파라미터 조정 및 모델 튜닝

필요에 따라 하이퍼파라미터를 조정하고 모델을 튜닝하여 성능을 개선합니다.

배포 및 서비스화

훈련된 모델을 배포하고 필요한 서비스나 애플리케이션에서 활용합니다.

이렇게 케라스를 사용하여 딥러닝 모델을 개발하고 관리할 수 있습니다. 케라스는 사용자 친화적인 API로 딥러닝 프로젝트를 빠르게 시작하고 실험하는 데 매우 유용한 도구입니다.

해당 게시글은 ChatGPT의 도움을 받아 작성되었습니다.