인공지능(AI),머신러닝,딥러닝 등 머신러닝 관련 용어들은 누구나 다 많이 들어보았을 것이다. 텐서플로우는 머신러닝을 쉽게 다루기 위한 도구라고 이해해볼수 있다.
머신러닝 관련 분야 또는 통계학(분석) 분야의 일을 하거나 학습을 하고 있는 사람 들이라면 한번쯤은 들어보았을 것이다. 통계언어 R이 통계(분석) 전문가에게 맞춤형 언어라면, 텐서플로우는 언어가 아니라 비교하긴 애매하지만 , 개발자 친화적 머신러닝 프레임워크라고 이해하고 넘어가자.
사실 개발자 친화적이라고는 하지만 수학,통계적 이해와 머신러닝,딥러닝에 대한 이해가 없이는 처음 시작부터 많은 어려움을 겪을 수 있고, 중도에 포기할 수도 있으리라 생각한다.
아래는 텐서플로우의 정의 이다.
#텐서플로우란? 텐서플로우(Tensorflow)는 데이터를 그래프(Data Flow Graph)를 사용하여 수치연산을 하는 오픈소스 소프트웨어 라이브러리/프레임워크이다. 그래프의 노드(Note)는 수치 연산을 나타내고, 엣지(edge)는 노드 사이를 이동하는 다차원 데이터 배열(tensor)를 나타낸다. 유연한 아키텍처로 구성되어 있어서 코드 수정 없이 테스크탑, 서버 혹은 모바일 디바이스에서 CPU,GPU를 사용하여 연산을 구동 시킬 수 있다. 텐서플로우는 원래 머신러닝과 딥뉴럴 네트워크 연구를 목적으로 구글의 인공지능 연구 조직인 구글 브레인 팀의 연구자와 엔지니어들에 의해 개발되었다. 하지만 텐서플로우는 다른 여러 분야에도 적용 가능하다.
