TensorFlow는 강력한 머신러닝 프레임워크로, 그 작동 원리를 이해하기 위해서는 텐서(Tensor), 연산 그래프(Operation Graph), 세션(Session)과 같은 핵심 개념들을 깊이 있게 이해하는 것이 중요합니다. 이 글에서는 이러한 개념들을 자세히 설명하고, 예제를 통해 그 사용법을 소개합니다.  TensorFlow의 핵심 개념 (텐서, 연산 그래프, 세션)  텐서(Tensor)텐서는 다차원 배열의 일반화된 형태로, TensorFlow의 기본 데이터 구조입니다. 텐서는 다양한 차원과 형식을 가지며, 이를 통해 복잡한 데이터를 효율적으로 표현할 수 있습니다. 텐서의 차원은 랭크(rank)로 불리며, 각 랭크에 따라 다음과 같이 분류할 수 있습니다.스칼라 (0차원 텐서): 단일 값 (예:..

이번 글부터는 인공지능 기술을 직접 체험할 수 있도록 TensorFlow에 대해 소개해 보도록 하겠습니다. TensorFlow를 가장 직관적으로 이용해 볼 수 있는 파이썬 프로그래밍을 통해 인공지능에 대해 직접 체험하며 관련한 기술들이 무엇들이 있고, 어떻게 활용할 수 있는지 생각해 볼 수 있도록 여러 회차에 걸쳐 정리해 보도록 하겠습니다. TensorFlowTensorFlow는 구글 브레인 팀에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, 다양한 머신러닝 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 도와줍니다. TensorFlow의 핵심은 데이터 흐름 그래프(data flow graphs)를 이용해 복잡한 계산을 효율적으로 처리하는 데 있습니다. 이 프레임워크는 단순한 머신러닝 모델부터 심층 신경망(deep neural..