소프트웨어 엔지니어를 위한 AI 프레임워크: 텐서플로우 (Part 1)

TensorFlow

인공지능(AI)이 더 이상 미래의 개념이 아닌 현재의 현실인 시대에서, AI가 소프트웨어 개발 프로세스에 통합되는 것은 점점 더 중요해지고 있습니다. AI의 세계에 깊이 자리잡고 있는 숙련된 소프트웨어 엔지니어로서, 저는 AI 도구와 프레임워크가 소프트웨어 개발을 최적화하고 강화하는 변혁적인 영향을 직접 목격해왔습니다. 이 블로그는 오늘날의 소프트웨어 엔지니어에게 유익한 것이 아닌 필수적인 주요 AI 도구와 프레임워크에 대해 자세히 살펴보는 것을 목적으로 합니다.

소프트웨어 공학에서 인기 있는 AI 프레임워크

AI 프레임워크는 현대 AI 및 머신 러닝(ML) 응용 프로그램의 기반이 됩니다. 이들은 AI 모델을 설계, 훈련 및 배포하는 데 필요한 도구 및 라이브러리를 제공합니다. 아래에서는 가장 주목할 만한 몇 가지 프레임워크에 대해 살펴보고, 그 주요 기능, 일반적인 사용 사례, 그리고 소프트웨어 공학에서 이들을 활용하는 방법을 개괄합니다.

TensorFlow: 다재다능한 작업꾼

TensorFlow란?

새롭고 맛있는 레시피(우리 경우, AI 모델)를 만들어내려는 요리사라고 상상해보세요. 이제, TensorFlow는 복잡한 요리(AI 알고리즘)를 실험하고 제작하기 위해 특별히 설계된 고급 도구와 장비가 장만된 고도화된 주방과 같습니다.

TensorFlow의 기능은 무엇인가?

TensorFlow는 재료를 준비하는데 필요한 도구와 환경을 제공합니다(데이터 준비). 다양한 방식으로 섞어서(신경망 설계), 요리하여(모델 훈련) 맛있는 무언가를 만들 수 있습니다(기능하는 AI 애플리케이션). 기본 모델이나 복잡한 AI 시스템처럼 다양한 요리를 만들 수 있을 정도로 다재다능합니다.

A Simple Real-World Example: Lemonade Stand Forecast

레모네이드 가게를 운영하고 있는데, 날씨 예보를 바탕으로 얼마나 많은 레모네이드를 준비해야 할지 예측하고 싶다고 가정해 보세요. 이러한 예측을 수행할 수 있는 작은 모델을 구축하기 위해 TensorFlow를 사용하기로 결정했습니다.

재료 수집(데이터 수집): 과거 판매 데이터를 수집하여 얼마나 많은 레모네이드를 팔았는지와 날씨가 어땠는지(햇볕, 비 등)를 기록합니다.
레시피 준비(모델 설계): TensorFlow를 사용하여 간단한 신경망을 설계합니다. 이 네트워크는 “햇볕이 있을 때 더 많이 팔린다” 또는 “비가 올 때 판매량이 줄어든다”와 같은 패턴을 학습할 것입니다.
요리(모델 훈련): 데이터를 TensorFlow 모델에 입력하여 데이터로부터 “요리”하거나 학습하게 합니다. 시간이 지남에 따라 모델은 패턴을 이해하기 시작합니다.
맛 테스트(모델 평가): 모델이 잘 학습되었는지 확인하기 위해 날씨를 기반으로 레모네이드 판매량을 얼마나 잘 예측하는지 며칠 동안 확인합니다.
요리 제공 (모델 사용): 이제 모델이 훈련되고 테스트되었으니, 실제 생활에서 사용합니다. 매일 아침, 날씨 예보를 확인하고, 이 정보를 모델에 입력하면, 그 날 레몬에이드가 얼마나 팔릴지 예측합니다.

개요

개발자: 구글 브레인 팀
기본 언어: 파이썬 (자바, C++ 등의 API 포함)
주요 기능:
- 종합적이고 유연한 도구, 라이브러리 및 커뮤니티 자원의 생태계
- 딥 러닝 및 신경망 생성을 위한 강력한 지원
- 연구용 프로토타이핑부터 생산 배포까지 확장 가능

사용 사례

이미지 및 음성 인식
감정 분석과 같은 텍스트 기반 응용 프로그램
금융 예측에 중요한 시계열 분석

소프트웨어 엔지니어를 위한 혜택

다양성: 스타트업부터 대기업까지 다양한 응용 분야에 적합합니다.
폭넓은 문서화 및 커뮤니티: 초보자와 경험 있는 개발자 모두를 위한 강력한 지원을 제공합니다.
클라우드 플랫폼과의 통합: 구글 클라우드와의 원활한 통합으로 대규모 컴퓨팅 및 스토리지를 촉진합니다.

TensorFlow 연습: 숫자 손글씨 분류를 위한 신경망 구축

문제 정의

왜 이것이 중요한가: 숫자 손글씨 인식은 기계 학습 및 컴퓨터 비전 분야의 기본 문제로 존재합니다. 이는 특히 이미지 분류 작업에서 기계 학습 모델의 효과성을 평가하기 위한 벤치마크 역할을 합니다.

도전과제

다양한 서면체 스타일 해석.
기계 학습 모델이 이해하고 학습할 수 있도록 이미지 데이터를 처리하는 방법.
0에서 9까지의 숫자를 인식하는 데 정확하고 효율적인 모델 보장.

TensorFlow를 사용한 우리의 해결책

데이터 준비 (MNIST 데이터셋)

MNIST 데이터셋을 사용했습니다. 이는 기계 학습에서 표준 데이터셋으로 숫자 손글씨(0-9)의 70,000개 회색조 이미지를 포함합니다.
데이터는 정규화(0에서 1 범위로 스케일링)되어 모델 훈련을 보다 효율적이고 효과적으로 만들었습니다.

모델 구축

TensorFlow와 Keras를 사용하여 신경망을 구축했습니다. 이 모델은 입력 데이터를 평탄화하고, 뉴런을 통해 계산을 수행하며, 10개의 숫자 클래스 중 하나로 출력을 분류하기 위한 레이어를 포함합니다.

모델 훈련

모델은 MNIST 데이터셋의 훈련 부분집합에 대해 여러 반복(에포크)을 통해 훈련되었습니다. 훈련 중에 모델은 각 숫자에 해당하는 이미지의 패턴과 특징을 식별하는 방법을 학습했습니다.

모델 평가

별도의 테스트 데이터셋에서 모델의 성능을 평가했습니다. 이 단계에서는 모델이 새로운 보이지 않는 숫자 손글씨 이미지를 정확하게 분류하는 능력을 테스트했습니다.

결과

테스트 세트에서 모델의 정확도는 숫자 손글씨 인식 문제를 해결하는 데 효과가 있는지 여부를 나타내는 지표로 사용되었습니다. 높은 정확도는 숫자를 올바르게 식별하고 분류하는 데 더 나은 성과를 의미합니다.

연습의 중요성

교육적 가치: 이 연습은 기계 학습 및 AI의 고전적인 소개 프로젝트입니다. 초보자가 신경망, 이미지 처리 및 분류 작업의 핵심 개념을 이해하는 데 도움이 됩니다.
복잡한 작업의 기초: 숫자 인식을 마스터하면 컴퓨터 비전 및 AI의 고급 문제를 해결할 수 있는 기반이 됩니다.
TensorFlow의 기능 시연: 연습에서 TensorFlow를 사용하여 신경망을 구축, 훈련 및 평가하는 방법을 보여주며 사용자 친화적이고 강력한 특성을 강조합니다.

이 예시를 사용하는 이유는?

실용성: MNIST 데이터셋은 이미지 분류를 위한 기계 학습의 “Hello World”로 널리 인정받고 있습니다.
적용 가능성: 이미지 데이터와 신경망을 작업하는 방법을 이해하는 것은 얼굴 인식부터 의료 이미지 분석에 이르기까지 많은 실제 응용 프로그램의 기반을 이룹니다.
교육적 가치: 이 예제는 복잡하고 미묘한 기계 학습 작업에도 적용 가능한 핵심 TensorFlow 개념의 기본적인 이해를 제공합니다.

목표

이 연습을 마치면 숫자로 된 필기를 정확하게 인식하고 분류할 수 있는 모델을 갖게 됩니다. 이는 딥 러닝을 사용한 고급 이미지 인식 작업으로 이어지는 기초적인 단계입니다.

구현 개요

환경 설정: TensorFlow 및 기타 필요한 라이브러리를 설치하고 가져옵니다.
데이터 로딩: MNIST 데이터셋을 로드하고 훈련 및 테스트를 위해 전처리합니다.
신경망 구축:
- 입력, 은닉, 출력 계층으로 구성된 순차 모델을 구축합니다.
- 2D 이미지 데이터를 1D로 변환하기 위해 Flatten을 사용합니다.
- 분류를 위해 Dense 계층을 적용합니다.
모델 컴파일: 모델의 손실 함수, 최적화 알고리즘, 및 메트릭을 정의합니다.
모델 훈련: 모델을 훈련 데이터에 맞춥니다.
모델 평가: 보이지 않는 테스트 데이터로 모델의 성능을 테스트하여 정확도를 측정합니다.

TensorFlow 설치

시작하기 전에 TensorFlow를 환경에 설치해야 합니다. TensorFlow는 기계 학습 모델을 생성하는 데 사용되는 포괄적인 라이브러리입니다. Python의 패키지 관리자인 pip을 사용하여 설치할 수 있습니다:

Python

pip install tensorflow

TensorFlow 및 Keras 가져오기

먼저 TensorFlow를 가져옵니다. TensorFlow는 개발자가 복잡한 기계 학습 모델을 만들 수 있게 해주는 라이브러리입니다. 또한 TensorFlow의 일부인 Keras를 가져오며, 신경망을 쉽게 구축하고 훈련시키는 도구를 제공합니다.

Python

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

기술적 맥락: TensorFlow는 기계 학습을 위한 도구 상자와 같습니다. Keras는 TensorFlow의 일부로서 신경망을 쉽게 생성하고 훈련시키는 것을 더 간단하게 만듭니다.

MNIST 데이터셋 로딩 및 준비

MNIST 데이터셋은 70,000개의 흑백 숫자 손글씨 이미지 모음입니다. 이 데이터셋을 사용하여 신경망을 훈련하고 테스트합니다. 이 데이터셋은 기계 학습 기초를 배우는 데 일반적으로 사용됩니다.

Python

mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

기술적 맥락: 이미지 데이터 정규화(255로 나누기)는 모델에 더 관리하기 쉬운 스케일로 픽셀 값을 변환하므로 중요합니다.

신경망 모델 구축

여기서는 기본적인 신경망 모델을 구축합니다. 이는 입력 데이터를 처리하고 원하는 출력을 생성하기 위해 특정 순서로 계층을 설정하는 것을 포함합니다.

Python

model = models.Sequential([
    layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.2),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

기술적 맥락

Flatten: 2D 이미지 데이터를 1D 배열로 변환합니다.
Dense: 완전히 연결된 신경망 레이어입니다. 128은 뉴런의 수이며, relu는 모델이 비선형 관계를 학습하는 데 도움이 되는 함수 유형입니다.
Dropout: 입력 단위를 매 훈련 단계마다 20%의 빈도로 0으로 임의로 설정하여 과적합을 감소시킵니다.
마지막 Dense 레이어: softmax 함수를 사용하여 10개의 숫자 클래스에 대한 확률 점수를 출력합니다.

모델 컴파일

모델 컴파일은 옵티마이저와 손실 함수를 지정하는 과정입니다. 이러한 설정은 모델이 훈련 중에 어떻게 업데이트되고 정확성을 측정하는지를 결정합니다.

Python

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

기술적 배경

Optimizer: Adam 옵티마이저는 가중치 조정을 위한 그래디언트 강하에 효율적인 알고리즘입니다.
Loss function: ‘sparse_categorical_crossentropy’는 다중 클래스 분류 문제에 적합합니다.

모델 훈련

이제 모델은 훈련 데이터를 사용하여 훈련됩니다. 여기서 모델은 데이터셋의 이미지를 분류하도록 학습합니다.

Python

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

기술적 배경: 훈련은 모델에 데이터를 보여주고 손실 함수를 최소화하도록 가중치를 조정하게 하는 과정입니다. ‘Epochs’는 전체 데이터셋이 모델을 통과하는 횟수입니다.

모델 평가

마지막으로, 모델은 이전에 보지 못한 데이터(테스트 세트)를 사용하여 성능을 평가합니다.

Python

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

기술적 맥락: 평가는 모델이 보지 못한 데이터에 얼마나 잘 수행되는지 확인하는 데 중요하며, 실제 상황에서의 성능을 가늠하는 지표입니다.

결론

이 연습은 기계 학습을 위한 강력한 도구인 TensorFlow를 소개하고, 기본적인 신경망을 구축하는 과정을 시연합니다. 각 단계는 모델 생성, 학습 및 평가 과정에 대한 이해를 돕기 위해 설계되었으며, AI 개발의 핵심 기술적 측면을 강조합니다.

Source:
https://dzone.com/articles/ai-frameworks-for-software-engineers-part-1