Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/custom-models-layers-loss-functions-with-tensorflow

Tensoflow를 활용한 커스텀 모델 만들기

TensorFlow는 딥러닝을 구현하고 다양한 모델을 구축하는 데 매우 유용한 프레임워크입니다. Coursera의 Custom Models, Layers, and Loss Functions with TensorFlow 과정은 TensorFlow의 기능을 심층적으로 활용하고 커스텀 모델링 능력을 키울 수 있는 기회를 제공합니다.

과정 개요

이 과정은 Functional API와 Sequential API를 비교하고, Functional API를 사용하여 새로운 모델을 만드는 방법을 배우며, 다수의 출력을 생성하는 모델을 구축하는 방법을 배울 수 있습니다. 심지어 Siamese 네트워크를 구축하는 경험도 할 수 있습니다.

또한, 커스텀 손실 함수를 생성하여 모델의 성능을 평가하고, 데이터를 기반으로 학습할 수 있도록 하는 방법도 배웁니다. 기본 레이어를 바탕으로 커스텀 레이어를 만드는 과정도 포함되어 있습니다.

주요 학습 내용

• Functional APIs: Functional API와 Sequential API의 차이를 배우고, Functional API를 사용하여 Siamese 네트워크를 구축합니다.
• Custom Loss Functions: 손실 함수의 중요성을 이해하고, Siamese 네트워크에서 활용되는 contrastive loss function을 포함한 커스텀 손실 함수를 만드는 방법을 학습합니다.
• Custom Layers: 기본 레이어를 기반으로 커스텀 레이어를 구축하여 모델에 비표준 레이어를 적용하는 방법을 배웁니다.
• Custom Models: 기존 모델을 확장하여 TensorFlow Model Class를 기반으로 ResNet 모델을 구축합니다.
• Bonus Content – Callbacks: 커스텀 콜백을 통해 모델의 출력이나 훈련 중 동작을 사용자 정의할 수 있는 방법을 구현합니다.

추천 이유

이 과정은 머신러닝과 딥러닝에 대한 기초 지식이 있는 분들에게 강력히 추천합니다. TensorFlow의 고급 기능을 배우고 적용하는 좋은 기회이며, 실제 프로젝트에 활용할 수 있는 실용적인 스킬을 익힐 수 있습니다. 강의가 잘 구성되어 있어 단계별로 따라가기가 쉽고, 실습도 포함되어 있어 학습 효과가 높습니다.

특히, 커스텀 손실 함수와 레이어를 만드는 과정은 이론 뿐만 아니라 실제 적용 능력을 키울 수 있어 큰 도움이 될 것입니다. 딥러닝에 대한 깊은 이해를 원하시는 분이라면 꼭 수강해보시길 추천합니다.

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/custom-models-layers-loss-functions-with-tensorflow