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텐서플로

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목차

1. 개요

텐서플로는 구글 브레인 팀이 개발한 오픈 소스 머신 러닝 시스템이다. 2015년에 공개되었으며, 딥 러닝 기반 인공 신경망을 구축하는 데 사용된다. 텐서플로는 다양한 운영체제와 하드웨어 환경에서 실행 가능하며, 데이터 흐름 그래프를 사용하여 계산을 표현한다. 주요 특징으로는 자동 미분, 즉시 실행 모드, 분산 처리 기능, 다양한 손실 함수 및 평가지표 API, 신경망 연산을 위한 TF.nn 모듈, 최적화 도구 등이 있다. 텐서플로는 텐서플로.js, 텐서플로 라이트, 텐서플로 확장 등 다양한 형태로 활용되며, 얼굴 인식, 음성 인식, 이미지 검색, 자율 주행 자동차 등 다양한 분야에 응용된다.

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텐서플로 - [IT 관련 정보]에 관한 문서
기본 정보
텐서플로 로고
텐서플로 로고
개발자Google Brain 팀
발표일2015년 11월 9일
리포지토리tensorflow/tensorflow
프로그래밍 언어파이썬, C++, CUDA
플랫폼리눅스, macOS, 마이크로소프트 윈도우, 안드로이드, 자바스크립트
종류기계 학습 라이브러리
라이선스아파치 2.0
웹사이트tensorflow.org
개발개발 중
개발 관련
개발자Google, Yuan Tang, Arm
프로그래밍 언어Python, C, C++, Java, Go
대응 OSLinux, macOS, Windows, Android, iOS

2. 역사

2011년부터 구글 브레인 팀은 첫 머신러닝 시스템으로 디스트빌리프(DistBelief)를 만들었다. 2015년에는 구글 브레인 팀의 두 번째 머신 러닝 시스템인 텐서플로가 오픈 소스로 공개되었다. 텐서플로는 안드로이드와 iOS같은 모바일 환경은 물론 64비트 리눅스, macOS의 데스크탑이나 서버 시스템의 여러 CPU와 GPU에서[116] 구동될 수 있다. 텐서플로 연산은 상태를 가지는 데이터 흐름(stateful dataflow) 유향 그래프로 표현된다. 구글에 있는 많은 팀이 연구와 제품 개발을 위해 디스트빌리프에서 텐서플로로 이전했다.[117][118][119]

기계 학습 및 수치 해석, 신경망 (딥 러닝)을 지원하며, 구글과 딥마인드의 각종 서비스 등에서도 널리 활용되고 있다.

2015년 11월 9일에 베타 버전이 Apache 2.0 오픈 소스 라이선스 하에 공개되었으며[86], 2017년 2월 15일에는 정식 버전인 TensorFlow 1.0이 출시되었다.[83][84]

TensorFlow는 원래 구글 내부에서 사용하기 위해 개발되었다.[85][86] 개발된 목적은 인간이 사용하는 학습과 논리적 사고와 유사하게 패턴과 상관 관계를 감지하고 해석하는 신경망을 구축, 훈련할 수 있는 시스템에 대한 요구를 충족하기 위해서였다.[87] 현재는 구글 서비스의 연구와 생산에 사용되고 있으며, 이전에 사용되던 폐쇄 소스 DistBelief의 역할을 거의 대체하고 있다.[87][88]

지원 프로그래밍 언어는 C 언어, C++, Python, Java, Go[90]이며, 지원 OS는 64비트 Linux (단, 바이너리 배포는 Ubuntu용), macOS, Windows[91]이다. 하드웨어는 CPU[92], NVIDIA GPU[92], 구글 TPU[93], 스냅드래곤 Hexagon DSP[94] 등에 대응하며, Android Neural Networks API를 통해 Android 단말의 하드웨어 가속기도 사용할 수 있다.[95]

또한, TensorFlow 기반의 강화 학습 프레임워크 "Dopamine"도 오픈 소스로 제공된다.

2. 1. 디스트빌리프 (DistBelief)

2011년부터 구글 브레인 팀은 첫 머신러닝 시스템으로 디스트빌리프(DistBelief)를 만들었다. 구글에 있는 50개가 넘는 팀과 모회사 알파벳에서 검색, 음성검색, 광고, 구글 포토, 구글 지도, 스트리트뷰, 구글 번역, 유튜브 등과 같은 실제 서비스에 디스트빌리프의 딥 러닝 인공 신경망이 적용되었다.[114][115]

구글은 디스트빌리프의 코드베이스를 더 빠르고 강력한 애플리케이션 등급 라이브러리로 단순화하고 리팩토링하기 위해 제프 딘을 포함한 여러 컴퓨터 과학자를 배정했는데, 이 라이브러리가 바로 텐서플로이다.[14]

2. 2. 텐서플로 (TensorFlow)

구글 브레인 팀은 2015년에 머신 러닝 시스템인 텐서플로를 오픈 소스로 공개했다.[116] 텐서플로는 안드로이드, iOS와 같은 모바일 환경은 물론, 64비트 리눅스, macOS 환경의 데스크톱이나 서버 시스템에서 여러 개의 CPU와 GPU를 사용하여 구동할 수 있다.[116] (\[\[CUDA]] 확장 기능을 사용) 텐서플로 연산은 데이터 흐름 유향 그래프로 표현된다. 구글의 많은 팀이 연구와 제품 개발을 위해 기존의 디스트빌리프에서 텐서플로로 이전했다.[117][118][119]

2011년부터 구글 브레인은 독점 머신 러닝 시스템인 DistBelief를 딥 러닝 기반의 인공 신경망으로 구축했다. 이 시스템은 연구 및 상업적 응용 분야 모두에서 다양한 알파벳 회사 전체에서 빠르게 사용량이 증가했다.[12][13] 구글은 DistBelief의 코드베이스를 더 빠르고 강력한 애플리케이션 등급 라이브러리로 단순화하고 리팩토링하기 위해 제프 딘을 포함한 여러 컴퓨터 과학자를 배정했는데, 이 라이브러리가 바로 텐서플로가 되었다.[14]

텐서플로는 구글 브레인의 2세대 시스템이다. 2017년 2월 11일에 버전 1.0.0이 출시되었다.[16] 텐서플로는 여러 개의 CPU와 GPU에서 실행될 수 있으며,(CUDA 및 SYCL 확장을 사용한 GPU 범용 컴퓨팅 옵션 포함).[17] 64비트 리눅스, macOS, Windows, 안드로이드 및 iOS를 포함한 모바일 컴퓨팅 플랫폼에서 사용할 수 있다.

텐서플로라는 이름은 신경망이 다차원 데이터 배열(''텐서'')에 대해 수행하는 연산에서 유래되었다.[18]

2019년 1월, 구글은 텐서플로 2.0을 발표했으며,[21] 2019년 9월에 공식적으로 출시되었다.[22]

기계 학습 및 수치 해석, 신경망 (딥 러닝)을 지원하며, 구글과 딥마인드의 각종 서비스 등에서도 널리 활용되고 있다.

2015년 11월 9일에 베타 버전이 Apache 2.0 오픈 소스 라이선스 하에 공개되었으며[86], 2017년 2월 15일에는 정식 버전인 TensorFlow 1.0이 출시되었다.[83][84]

TensorFlow는 원래 구글 내부에서 사용하기 위해 개발되었다.[85][86] 개발된 목적은 인간이 사용하는 학습과 논리적 사고와 유사하게 패턴과 상관 관계를 감지하고 해석하는 신경망을 구축, 훈련할 수 있는 시스템에 대한 요구를 충족하기 위해서였다.[87] 현재는 구글의 서비스의 연구와 생산에 사용되고 있으며, 이전에 사용되던 폐쇄 소스 DistBelief의 역할을 거의 대체하고 있다.[87] [88] [87]

지원 프로그래밍 언어는 C 언어, C++, Python, Java, Go이다.[90] 지원 OS는 64비트 Linux (단, 바이너리 배포는 Ubuntu용), macOS, Windows이다.[91] 하드웨어는 CPU[92], NVIDIA GPU[92], 구글 TPU[93], 스냅드래곤 Hexagon DSP[94] 등에 대응하며, Android Neural Networks API를 통해 Android 단말의 하드웨어 가속기도 사용할 수 있다.[95]

2. 3. 텐서 처리 장치 (TPU)

2016년 5월, 구글은 텐서 처리 장치(TPU)를 발표했는데, 이는 기계 학습을 위해 특별히 제작되고 텐서플로우에 맞게 조정된 주문형 반도체(ASIC, 하드웨어 칩)이다.[24] TPU는 저정밀도 산술 연산(예: 8비트)의 높은 처리량을 제공하도록 설계된 프로그래밍 가능한 AI 가속기(컴퓨터 하드웨어)이며, 모델을 지도 학습하는 것보다는 사용하거나 실행하는 데 중점을 둔다. 구글은 1년 이상 데이터 센터 내에서 TPU를 운영해 왔으며, 기계 학습에 대해 자릿수가 더 나은 최적화된 와트당 성능을 제공한다는 것을 발견했다고 발표했다.[24]

2017년 5월, 구글은 2세대 TPU와 구글 컴퓨트 엔진에서 TPU의 가용성을 발표했다.[25] 2세대 TPU는 최대 180 테라플롭스의 성능을 제공하며, 64개의 TPU 클러스터로 구성될 경우 최대 11.5 페타플롭스를 제공한다.

2018년 5월, 구글은 최대 420 테라플롭스의 성능과 128GB의 고대역폭(컴퓨팅) 메모리(HBM)를 제공하는 3세대 TPU를 발표했다.[26] 클라우드 TPU v3 Pod는 100+ 페타플롭스의 성능과 32TB HBM을 제공한다.

2018년 2월, 구글은 구글 클라우드 플랫폼에서 베타 버전으로 TPU를 사용할 수 있게 되었다고 발표했다.[27]

2. 4. 엣지 TPU (Edge TPU)

2018년 7월, 엣지 컴퓨팅을 위한 Edge TPU가 발표되었다. Edge TPU는 구글의 특수 목적 ASIC 칩으로, 스마트폰과 같은 소형 클라이언트 컴퓨팅 장치에서 TensorFlow Lite 머신 러닝(ML) 모델을 실행하도록 설계되었다.[28]

2. 5. 텐서플로 라이트 (TensorFlow Lite)

2017년 5월, 구글은 모바일 개발을 위한 소프트웨어 스택인 텐서플로 라이트(TensorFlow Lite)를 발표했다.[29] 2017년 11월 14일에 텐서플로 라이트가 공개되었다.[101][102] 안드로이드, iOS, 라즈베리 파이용 코드는 깃허브에서 공개되어 있다.[100] 2019년 1월, 텐서플로 팀은 안드로이드 기기에서 OpenGL ES 3.1 Compute Shaders, iOS 기기에서 Metal Compute Shaders를 사용하는 모바일 GPU 추론 엔진의 개발자 프리뷰를 출시했다.[30]

3. 특징

텐서플로는 파이썬 API를 제공하며, 문서화가 부족하지만 C/C++ API도 제공한다.[86] 기계 학습, 수치 해석, 신경망(딥 러닝)을 지원하며, 구글과 딥마인드의 서비스에 널리 활용되고 있다.

2015년 11월 9일 Apache 2.0 오픈 소스 라이선스로 베타 버전이 공개되었고,[86] 2017년 2월 15일 정식 버전인 TensorFlow 1.0이 출시되었다.[83][84]

텐서플로는 원래 구글 내부에서 사용하기 위해 팀이 개발했다.[85][86] 인간의 학습 및 논리적 사고와 유사하게 패턴과 상관관계를 감지하고 해석하는 신경망 구축 및 훈련 시스템에 대한 요구를 충족하기 위해 개발되었다.[87] 현재는 구글의 서비스 연구와 생산에 사용되며, 이전의 폐쇄 소스 DistBelief를 대체하고 있다.[87] [88] [87]

AI 전문가 는 구글이 텐서플로 코드를 오픈 소스로 공개함으로써 AI의 진정한 가치는 "엔진"이 아니라 "데이터"임을 보여주었고, 구글은 "데이터"는 공개하지 않을 것이라고 언급했다.[89]

지원 프로그래밍 언어는 C 언어, C++, Python, Java, Go이다.[90] 지원 OS는 64비트 Linux (바이너리 배포는 Ubuntu용), macOS, Windows이다.[91] CPU,[92] NVIDIA GPU,[92] 구글 TPU,[93] 스냅드래곤 Hexagon DSP[94] 등 하드웨어를 지원하며, Android Neural Networks API를 통해 Android 단말의 하드웨어 가속기도 사용할 수 있다.[95] "Google Colaboratory"에서도 사용할 수 있다.

텐서플로 기반의 강화 학습 프레임워크 "Dopamine"도 오픈 소스로 제공된다. 인텔 CPU용 인텔 수학 커널 라이브러리(Intel Math Kernel Library)는 딥 러닝용 최적화를 구현했으며, 텐서플로에서 사용할 수 있도록 인텔이 배포하고 있다.[96][97] 아나콘다(Anaconda) 등 배포판에서도 이를 채택하고 있으며, pip를 통해 배포하는 것보다 ResNet-50 학습 속도가 8.6배 빠르다.[98]

초기에는 신경망 계산을 표현하는 계산 그래프를 학습 전에 미리 구축하는 "Define-and-Run" 방식을 채택했지만, 2018년 "Eager Execution for TensorFlow" 기능이 공개되면서 프리퍼드 네트워크스의 Chainer처럼 계산 실행 시에 계산 그래프가 정의되는 "Define-by-Run" 방식을 채택하고 있다.

3. 1. 자동 미분 (AutoDifferentiation)

자동 미분은 모델의 각 매개변수에 대한 기울기 벡터를 자동으로 계산하는 과정이다. 이 기능을 통해 텐서플로는 모델의 매개변수에 대한 기울기를 자동으로 계산할 수 있으며, 이는 성능 최적화를 위해 기울기가 필요한 역전파와 같은 알고리즘에 유용하다.[34] 이를 위해 프레임워크는 모델의 입력 텐서에 수행된 연산 순서를 추적한 다음 적절한 매개변수에 대한 기울기를 계산해야 한다.[34]

3. 2. 즉시 실행 (Eager execution)

텐서플로는 "즉시 실행" 모드를 포함하는데, 이는 연산이 나중에 실행되는 계산 그래프에 추가되는 대신 즉시 평가됨을 의미한다.[35] 즉시 실행되는 코드는 디버거를 통해 단계별로 검사할 수 있는데, 이는 데이터가 계산 그래프에서 나중에 추가되는 것이 아니라 코드의 각 줄에서 보강되기 때문이다.[35] 이 실행 패러다임은 단계별 투명성으로 인해 디버깅이 더 쉬운 것으로 간주된다.[35]

초기 텐서플로는 신경망 계산을 표현하는 계산 그래프를 학습 전에 미리 구축하는 "Define-and-Run" 방식을 채택했지만, 2018년에 공개된 새로운 기능인 "Eager Execution for TensorFlow"는 프리퍼드 네트워크스의 딥 러닝 프레임워크인 Chainer 등에서 채택하고 있는, 계산 실행 시에 계산 그래프가 정의되는 "Define-by-Run" 방식을 채택하고 있다.

3. 3. 분산 처리 (Distribute)

텐서플로는 즉시 실행과 그래프 실행 모두에서 다양한 분산 전략을 통해 여러 장치에 걸쳐 계산을 분산하는 API를 제공한다.[36] 이러한 분산 컴퓨팅은 텐서플로 모델의 훈련 및 평가 실행 속도를 높일 수 있으며, AI 분야에서 일반적인 관행이다.[36][37]

3. 4. 손실 함수 (Losses)

텐서플로는 모델을 훈련하고 평가하기 위해 손실 함수(또는 비용 함수)를 제공한다.[38] 평균 제곱 오차(MSE)와 이진 교차 엔트로피(BCE) 등이 대표적인 예이다.[38]

3. 5. 평가지표 (Metrics)

텐서플로는 머신 러닝 모델의 성능을 평가하기 위해 널리 사용되는 지표에 대한 API 접근을 제공한다. 예를 들어 다양한 정확도 지표(이진, 범주형, 희소 범주형)와 함께 정밀도, 재현율, 교차-합집합(IoU)과 같은 다른 지표가 있다.[1]

3. 6. TF.nn

TF.nn은 모델에서 기본적인 신경망 연산을 수행하기 위한 모듈이다.[40] 이러한 연산에는 합성곱 변형(1/2/3D, Atrous, 깊이별), 활성 함수(소프트맥스, ReLU, GELU, Sigmoid 등) 및 그 변형, 그리고 다른 연산(최대 풀링, 바이어스 더하기 등)이 포함된다.[40]

3. 7. 최적화 도구 (Optimizers)

ADAM, ADAGRAD, SGD을 포함한 신경망 훈련을 위한 최적화 도구들을 제공한다.[41] 모델 훈련 시, 다양한 최적화 도구들은 서로 다른 방식의 매개변수 조정을 제공하며, 이는 종종 모델의 수렴과 성능에 영향을 미친다.[42]

4. 활용 및 확장

텐서플로는 다양한 플랫폼과 환경에서 활용될 수 있도록 확장되어 왔다.

2018년 3월에는 웹 브라우저에서 머신 러닝 모델을 실행할 수 있는 텐서플로.js(TensorFlow.js) 버전 1.0이 발표되었다.[20] 텐서플로.js는 자바스크립트 API를 제공하여, 사용자가 모델을 사용, 재훈련하고 웹에서 실행할 수 있게 한다.[44][62]

텐서플로 라이트(TFLite)는 모바일 앱이나 임베디드 기기에서 텐서플로 모델을 생성하고 배포하기 위한 API를 제공한다.[63] 안드로이드, iOS, 라즈베리 파이용 코드는 깃허브에서 공개되어 있으며,[100] 텐서플로 라이트는 2017년 11월 14일에 공개되었다.[101][102]

텐서플로 확장(TFX)은 데이터 로딩, 검증, 변환, 머신 러닝 모델 튜닝, 훈련, 평가 등 프로덕션에 필요한 모든 작업을 위한 컴포넌트를 제공한다.[44][65]

텐서플로는 파이썬 데이터 라이브러리인 넘파이(NumPy)와 통합되어 호환성을 제공한다.[66] 넘파이 배열(NumPy NDarrays)은 텐서플로 연산에서 자동으로 텐서플로 텐서(TensorFlow Tensors)로 변환되며, 그 반대도 가능하여 두 라이브러리가 효율적으로 작동한다.[66]

구글은 별도 설정 없이 텐서플로를 사용할 수 있는 주피터 노트북 환경인 코랩(Colaboratory)을 출시했다.[69] 코랩은 구글 클라우드에서 실행되며, GPU를 무료로 제공하고 구글 드라이브에 노트북을 저장 및 공유할 수 있다.[70]

4. 1. 텐서플로 (TensorFlow)

텐서플로는 기계 학습을 위한 핵심 플랫폼이자 라이브러리이다. 텐서플로 API는 사용자가 Keras를 사용하여 자체적인 기계 학습 모델을 만들 수 있도록 돕는다.[33][43] 모델 구축 및 훈련 외에도, 텐서플로는 모델을 훈련할 데이터를 로드하고, TensorFlow Serving을 사용하여 모델을 배포하는 데에도 도움을 줄 수 있다.[44]

텐서플로는 안정적인 파이썬 응용 프로그램 인터페이스(API)를 제공하며,[45] 자바스크립트,[46] C++,[47] 및 자바에 대해서는 하위 호환성을 보장하지 않는 API를 제공한다.[48][11]

4. 2. 텐서플로.js (TensorFlow.js)

2018년 3월, 구글은 자바스크립트에서 머신 러닝을 위한 텐서플로.js 버전 1.0을 발표했다.[20] 텐서플로.js는 자바스크립트 API를 제공하여, 사용자가 텐서플로.js 모델 또는 텐서플로나 TFLite에서 변환된 모델을 사용하고, 주어진 모델을 재훈련하고, 웹에서 실행할 수 있도록 한다.[44][62]

4. 3. 텐서플로 라이트 (TFLite)

TensorFlow Lite는 모바일 앱 또는 임베디드 기기에서 텐서플로 모델을 생성하고 배포하기 위한 API를 제공한다.[63] 이러한 모델은 더 효율적이고 용량이 작은 기기에서 더 높은 성능을 발휘하도록 압축 및 최적화된다.[64] 네트워크 모델의 데이터 직렬화 형식으로 플랫버퍼(FlatBuffers)를 사용하여 표준 TensorFlow 모델에서 사용되는 프로토콜 버퍼(Protocol Buffers) 형식을 피한다.[64]

모바일 기기용으로는 TensorFlow for Mobile과 TensorFlow Lite의 두 종류가 있다.[99] 안드로이드, iOS, 라즈베리 파이용 코드도 깃허브에서 공개되어 있다.[100] TensorFlow Lite는 2017년 11월 14일에 구글에서 공개되었다.[101][102]

4. 4. 텐서플로 확장 (TFX)

텐서플로 확장(TFX)은 종단 간 프로덕션에 필요한 모든 작업을 수행하기 위한 수많은 컴포넌트를 제공한다.[65] 컴포넌트에는 데이터 로딩, 검증 및 변환, 머신 러닝 모델 튜닝, 훈련 및 평가, 그리고 모델 자체를 프로덕션으로 푸시하는 작업 등이 포함된다.[44][65]

4. 5. 통합

텐서플로는 넘파이와 통합되어 호환성을 제공한다.

4. 6. 확장

텐서플로는 다양한 확장 기능을 제공한다. 2019년 5월, 구글은 컴퓨터 그래픽 분야의 딥 러닝을 위한 텐서플로 그래픽스를 발표했다.[23] 또한, 텐서플로는 파이썬 데이터 라이브러리인 넘파이(NumPy)와 통합 및 호환성을 제공한다.[66] 넘파이 배열(Numpy NDarrays)은 텐서플로 연산에서 자동으로 텐서플로 텐서(TensorFlow Tensors)로 변환되며, 그 반대도 가능하다.[66] 이를 통해 두 라이브러리는 명시적인 데이터 변환 없이 함께 작동하며, 메모리 최적화도 이루어진다.[66]

4. 6. 1. 구글 코랩 (Google Colab)

구글은 별도의 설정이 필요 없는 텐서플로 주피터 노트북 환경인 코랩(Colaboratory)을 출시했다.[69] 코랩은 구글 클라우드에서 실행되며, 사용자들에게 GPU를 무료로 사용할 수 있게 하고, 구글 드라이브에 노트북을 저장하고 공유할 수 있는 기능을 제공한다.[70]

4. 6. 2. 구글 JAX (Google JAX)

텐서플로 2.0은 2019년 1월에 발표되었고[21], 2019년 9월에 공식적으로 출시되었다.[22]

5. 응용

텐서플로는 기계 학습, 수치 해석, 신경망(딥 러닝) 등에 사용되며, 구글과 딥마인드 등에서 널리 활용되고 있다.[105]

텐서플로는 다음과 같은 다양한 분야에서 활용된다.



2017년 3월 독일 하노버에서 열린 국제 정보 통신 기술 박람회 "CeBIT 2017"에서 구글 일본 법인은 텐서플로 활용 사례로 "닭튀김 배선 로봇", "오이 분류 로봇", "드론 촬영 사진 분석"을 전시했다.[109]

5. 1. 의료

GE 헬스케어는 MRI의 속도와 정확성을 높이기 위해 텐서플로를 사용했다.[74] 구글은 사용자가 피부 사진을 찍어 잠재적인 건강 문제를 식별할 수 있는 무료 모바일 애플리케이션인 DermAssist를 텐서플로를 사용하여 만들었다.[75] 중국 혁신공장(Sinovation Ventures)은 OCT 스캔에서 안구 질환을 식별하고 분류하기 위해 텐서플로를 사용했다.[75]

5. 2. 소셜 미디어

트위터는 사용자에 대한 트윗의 중요도를 평가하기 위해 텐서플로를 구현했으며, 이 순위에 따라 트윗을 표시하도록 플랫폼을 변경했다.[76] 이전에는 트윗이 단순히 역 연대순으로 표시되었다.[76] 사진 공유 앱 VSCO는 텐서플로를 사용하여 사진에 대한 맞춤형 필터를 제안하는 데 도움을 주었다.[75]

5. 3. 검색 엔진

구글은 2015년 10월 26일 텐서플로를 기반으로 한 랭크브레인을 공식 출시했다.[77]

5. 4. 교육

InSpace는 가상 학습 플랫폼으로, 텐서플로를 사용하여 교실 내 유해 채팅 메시지를 걸러냈다.[78] 온라인 영어 학습 플랫폼인 류리슈어는 텐서플로를 활용하여 각 학생에게 맞는 맞춤형 커리큘럼을 만들었다.[79] 텐서플로는 학생의 현재 능력을 정확하게 평가하고, 이러한 능력에 기반하여 가장 적합한 학습 콘텐츠를 결정하는 데 기여했다.[79]

5. 5. 유통

전자상거래 플랫폼 캐러셀은 고객에게 개인화된 추천을 제공하기 위해 텐서플로를 사용했다.[75] 모디페이스는 고객이 얼굴에 다양한 색상의 화장을 시험해 볼 수 있도록 증강 현실 경험을 만들기 위해 텐서플로를 사용했다.[80]

5. 6. 기타

자동 이미지 캡션 소프트웨어 딥드림의 기반 기술이다.[105] 2017년 3월 20일부터 24일까지 독일 하노버에서 개최된 국제 정보 통신 기술 박람회 "CeBIT 2017"에서, 구글의 일본 법인이 텐서플로의 채용 사례로 "닭튀김 배선 로봇", "오이 분류 로봇", "드론으로 촬영한 사진의 분석"의 3가지 항목을 전시했다.[109]

  • '''닭튀김 배선 로봇''': 닭튀김을 로봇에 이미지 인식시키기 위해 텐서플로가 사용되었다.
  • '''오이 분류 로봇''': 오이의 선별(선과)은 파트 노동자에게 바로 맡길 수 있는 일이 아니며, 숙달되기까지 수개월이 걸린다고 한다. 학습용 이미지로 오이 이미지 7,000장을 사용했지만, 그것만으로는 아직 수가 적어 과잉 학습이 발생하여, 새로운 오이 이미지에서는 정답률이 70% 정도로 떨어지는 것이 과제로 제기되었다.[110][111]
  • '''드론으로 촬영한 사진의 분석''': 항공 촬영 이미지에서, 텐서플로를 이용하여 차량 대수를 카운트하는 알고리즘을 구축했다고 전시되었다.


자율 주행 자동차,[106] 마리오 카트 플레이[107][108] 등에도 활용 가능하다.[105]

참조

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