TensorFlow.js를 활용한 초간단 동물 분류 신경망 만들기

핵심 기술: 본 콘텐츠는 웹 브라우저 환경에서 TensorFlow.js 라이브러리를 사용하여 간단한 동물 분류 신경망 모델을 구축하는 과정을 설명합니다. 데이터 준비, 모델 정의, 컴파일, 학습, 예측까지 머신러닝 프로젝트의 기본적인 워크플로우를 보여줍니다.

기술적 세부사항:
* 라이브러리 설치: Vite 프로젝트에서 @tensorflow/tfjs 및 @tensorflow/tfjs-vis 설치 방법을 안내합니다.
* 데이터셋: 동물의 특징(크기, 무게, 꼬리 길이, 귀 크기)을 기반으로 개, 고양이, 생쥐를 분류하기 위한 샘플 데이터셋을 사용합니다.
* 신경망 구조: 입력층(특징 수에 따라 4개 셀), 은닉층(10개 셀, ReLU 활성화 함수), 출력층(클래스 수에 따라 3개 셀, Softmax 활성화 함수)으로 구성된 순차(Sequential) 모델을 정의합니다.
* 모델 컴파일: 분류 문제에 적합한 categoricalCrossentropy 손실 함수와 adam 옵티마이저를 사용하여 모델을 컴파일합니다.
* 데이터 준비 및 원-핫 인코딩: 문자열 레이블을 모델 학습에 사용할 수 있는 숫자 텐서로 변환하기 위해 원-핫 인코딩 방식을 설명하고 적용합니다. (예: dog -> [1,0,0], cat -> [0,1,0], mouse -> [0,0,1])
* 모델 학습: classificationModel.fit() 함수를 사용하여 준비된 데이터를 모델에 학습시키고, 에포크(epochs) 수를 통해 학습 성능을 조절합니다.
* 예측: 학습된 모델에 새로운 데이터를 입력하여(classificationModel.predict()) 분류 결과를 예측하고, argMax와 dataSync()를 사용하여 예측된 클래스를 확인합니다.
* 시각화: tfjs-vis를 활용하여 학습 과정(손실 함수 추이)과 모델 요약을 시각화하는 방법을 소개합니다.
* 메모리 관리: TensorFlow.js 텐서의 메모리 누수를 방지하기 위한 dispose() 및 tf.tidy() 사용법을 언급합니다.

개발 임팩트: 웹 브라우저에서 직접 실행 가능한 머신러닝 모델 구축 경험을 제공하며, JavaScript 생태계 내에서 머신러닝 개발의 가능성을 보여줍니다. 복잡한 설정 없이 간단한 예제를 통해 머신러닝의 기본 개념을 빠르게 습득할 수 있습니다.

커뮤니티 반응: (언급 없음)