https://rb.gy/zxg0ue

이 기사는 TensorFlow를 사용하여 이미지 분류 모델을 구축하고 실행하는 방법을 설명합니다. 이미지 분류는 특징 추출과 분류기 구성을 포함하며, 종종 합성곱 신경망 (CNN)을 사용합니다. 데이터 전처리가 중요하며, 예제에서는 ImageDataGenerator를 사용하여 이미지 크기를 조정합니다. CNN 모델은 TensorFlow의 Keras API를 사용하여 구축되며, 합성곱 레이어, 최대 풀링 레이어, 평탄화 레이어, 그리고 밀집 레이어로 구성됩니다. 모델은 'adam' 최적화 도구와 'binary_crossentropy' 손실 함수를 사용합니다. 모델은 전처리된 데이터를 사용하여 10 에포크 동안 훈련됩니다. 그런 다음 평가를 위해 훈련 기록을 얻습니다. TensorFlow는 기능적인 이미지 분류 모델을 생성하는 과정을 단순화합니다. 예제는 이진 분류 시나리오를 보여줍니다. 이 접근 방식은 머신 러닝을 이미지 분류 작업에 실용적으로 적용할 수 있게 해줍니다.