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이 기사는 TensorFlow를 사용하여 이미지 분류 모델을 구축하고 실행하는 방법을 설명합니다. 이미지 분류는 특징 추출과 분류기 구축을 포함하며, 종종 합성곱 신경망(CNN)을 사용합니다. 데이터 전처리는 매우 중요하며, TensorFlow의 ImageDataGenerator를 사용하여 크기 조정 및 정규화를 수행합니다. CNN 모델은 TensorFlow/Keras를 사용하여 구축되며, 컨볼루션 레이어, 최대 풀링 레이어, 평탄화 레이어 및 밀집 레이어로 구성됩니다. 이 모델은 'adam' 옵티마이저와 'binary_crossentropy' 손실 함수를 사용합니다. 모델은 준비된 데이터 세트를 사용하여 훈련되고 정확도가 평가됩니다. 훈련 과정에는 에포크 수를 지정하는 것이 포함됩니다. 이 기사에서는 TensorFlow를 사용한 이미지 분류의 실질적인 구현을 보여줍니다. 결과 모델은 학습된 특징을 기반으로 이미지를 분류할 수 있습니다. TensorFlow는 이미지 분류 모델을 구축하고 훈련하는 과정을 단순화합니다.