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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 전처리는 필수적이며, TensorFlow의 ImageDataGenerator를 사용하여 이미지 크기를 조정하고 픽셀 값을 정규화하는 것을 포함합니다. CNN 모델은 TensorFlow/Keras에서 구축되며, 합성곱 층, 최대 풀링 층, 평탄화 층, 그리고 밀집 층으로 구성됩니다. 이 모델은 'adam' 최적화 기법과 'binary_crossentropy' 손실 함수를 사용합니다. 모델은 전처리된 데이터를 사용하여 훈련됩니다. 훈련 과정은 정확도와 같은 지표를 사용하여 모니터링됩니다. 마지막으로, 훈련된 모델은 이미지를 분류하는 데 사용될 수 있습니다. TensorFlow는 이미지 분류 모델을 구축하고 훈련하는 과정을 단순화합니다. 이 기사는 TensorFlow를 사용한 이미지 분류의 실용적인 예시를 제공합니다.