텐서 플로우(Tensor flow)는 구글(Google)사에서 개발된 대규모 및 이기종 환경에서 작동하는 기계 학습(Machine learning) 시스템으로 기계 학습 알고리즘을 구현하기 위한 인터페이스 및 이러한 알고리즘을 실행하기 위해 개발된 오픈 소스 소프트웨어(Opensourcesoftware)이다.
텐서플로우는 2011년부터 구글에서 내부적으로 사용된 1세대 머신러닝 시스템 디스트빌리프(Dist Belief)에 이은 2세대 머신러닝 시스템이다.
직관적이고 쉬운 고급 프로그래밍 언어로 알려진 파이썬(Python)을 활용하여 연산처리를 작성하므로 다양한 분야에 적용되고 있다.
또 오픈소스 소프트웨어인 만큼 학생이나 개발자 등 원하는 사람은 누구나 쓸 수 있다.
개발자들은 단순히 구글 인공지능 플랫폼이 제공하는 서비스만 사용하는 것이 아니라 텐서플로를 활용해 자신만의 인공지능 핵심기술을 구현할 수도 있다.
텐서 플로우는 C++ 언어로 작성되어, 하이레벨 프로그래밍 언어로 알려진 파이썬을 활용해 연산 처리를 작성할 수 있어 응용 프로그래밍 인터페이스(API)를 제공한다.
인터페이스(API: application programming interface)란 운영체제와 응용프로그램 간의 통신에 사용되는 언어나 메시지 형식이다.
운영체제나 C, C++, Pascal 등의 언어로 어플리케이션을 만들 때, 윈도우를 만들고 파일을 여는 등의 처리를 할 수 있도록 1,000개 이상의 함수로 구성되어 있다.
© maurosbicego , 출처 Uns p lash
텐서 플로우는 데이터 플로우 그래프(Dataflow graph)를 이용하여 계산, 공유 상태 및 해당 상태를 변경하는 작업을 나타낸다.
텐서 플로우를 통해 표현된 계산은 스마트폰이나 태블릿과 같은 모바일 장치에서 수백 대의 시스템과 그래픽 처리 장치(GPU: Graphics Processing Unit) 카드와 같은 수천 개의 계산 장치에 이르는 광범위한 이기종 시스템에서 거의 또는 전혀 변경 없이 실행할 수 있다.
이 시스템은 융통성이 있어, 심층 신경망 모델에 대한 훈련이나 추론 알고리즘을 포함한 여러가지 알고리즘의 표현에 사용할 수 있다.
음성인식, 컴퓨터 비전, 로봇공학, 정보검색, 자연어 처리, 지리정보 추출 및 전산약물 발견을 포함한 컴퓨터 과학 및 기타 분야 등에 사용하는 엔진이다.
텐서 플로우는 개발자가 새로운 최적화 및 교육 알고리즘을 실험할 수 있도록 시스템을 제공하고 심층신경망에 대한 교육과 추론에 중점을 둔 다양한 응용프로그램을 지원한다.
텐서 플로우를 쉽게 익히려면 텐서 플로우를 먼저 파이썬에 기초한 새로운 프로그래밍 언어로 생각하는 것이 좋다.
이것은 텐서 플로우를 인공신경망에 의한 머신러닝 툴로서 생각하는 것이 아니라, 하나의 일반적인 프로그래밍 언어로서 생각하는 것이다.
‘데이터 흐름도’라는 개념 하에 텐서 흐름도가 모두 구축되어 있다.
여기서말하는그래프는우리가자료구조에서봤던그래프와같은개념이다.
즉 꼭지점(vertex)과 엣지(edge)로 구성된 그래프를 말한다.
여기서 정점이라는 용어는 일단 노드(node)라고도 부를 수 있다.
여기서 「노드」는, 예를 들면 사칙 연산 등이 있는 연산을 대표한다.
그리고 엣지는 데이터의 통로 내지 데이터 자체를 대표한다.
여기서 「데이터는 텐서」이다.
이 텐서가 노드와 엣지를 통과하는 흐름을 만들기 때문에 이 라이브러리의 이름이 Tensor+Flow=Tensor Flow이다.
텐서 플로우는 다음과 같은 특징을 갖는다.
· 데이터 흐름 그래프에 의한 풍부한 표현력 · 아이디어 테스트로부터 서비스 단계까지 이용 가능 · 계산 구조와 목표 함수만 정의하면 자동적으로 미분 계산 처리 · Python, C++, Go, Java, R을 지원하며, SWIG를 통해서 다양한 언어 지원 가능
여기에서 SWIG(Simplified Wrapper and Interface Generator)는 C나 C++로 작성된 컴퓨터 프로그램이나 라이브러리를 파이썬, R과 같은 스크립트 언어 및 C샤프, 자바, 자바스크립트, Go, 옥타브, 스킴 등의 다른 언어와 연결하는데 사용하는 오픈 소스 소프트웨어 도구이다.
텐서 플로우의 공개된 버전은 일반판과 그래픽 처리장치 가속 버전의 2가지이다.
일반 버전은 어떤 컴퓨터라도 실행할 수 있다는 장점이 있다.
그래픽 처리장치의 가속 버전은 GPGPU를 사용해 대량연산을 빨리 수행하므로 더 빨리 작동하게 된다.
GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units, GPU 상의 범용계산)는 일반적으로 컴퓨터그래픽을 위한 계산만을 담당한 그래픽 처리장치를 전통적으로 중앙처리장치(CPU; Central Processing)를 위한 계산만을 담당한 그래픽 처리장치를 전통적으로 중앙처리장치(CPU; Central Processing
이것을 가능하게 한 것은 프로그램 가능한 층과 고정밀 연산을 그래픽 파이프라인에 연결하는 것으로, 이것에 의해 소프트웨어 개발자가 그래픽이 아닌 데이터에 스트림 프로세싱을 사용할 수 있게 된다.
전정기 경영학 박사
전정기 박사는 30년 이상 삼성과 글로벌 기업인 오라클에서 KT, SKT, 포스코 등 국내외 30여개 기업을 대상으로 경영정보, 빅데이터, AI 비즈니스 컨설팅을 해 온 국내 최고의 AI 비즈니스 전문가
한국 오라클에서 빅데이터, 애플리케이션, AI 솔루션 비즈니스 전략 총괄임원 역임
현재 한국외국어대학교 겸임교수로 재직 중 서울대, 기획재정부, 통계청, 여성가족부 등 정부 공공기관을 대상으로 AI 비즈니스 활용 및 사업화 전략, 4차 산업혁명 대응 비즈니스 혁신 전략 수립 컨설팅 및 정책자문
얼라이언스코리아 대표, 인공지능 기반 전문가 지식공유 서비스 플랫폼 ‘베테랑들의 한수'(www.gosudle.com) 운영, 국내 최초 AI 비즈니스 전문가 과정 개설, AI 전문가 양성 및 AI 비즈니스 컨설팅 수행 중
주요 저서와 활동
·정부혁신을 위한 정보기술 10개 항목, 빅데이터 활용전략, 경영학원론, 사물인터넷 완전정복 등 30여편, 종합경제지 오늘날경제 [전정기의 AI시대 저널리즘]칼럼니스트·종합일간지 일간투데이 [정종기의 블록체인지] 칼럼니스트·한국미래융합연구원 대표·한국인공지능협회 자문위원장
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