텐서플로우 & 케라스: 딥러닝 모델 개발, 7단계 만에 핵심 문법 완벽 마스터!

딥러닝 모델 만들기, 어렵지 않아!

이번 시간부터는 진짜 딥러닝 모델을 직접 만들어볼 거야. 목표는 딱 하나! 모델을 만들고, 학습시키고, 평가하는 전체 과정을 익히는 거지. 문법 하나하나 외우기보다는 '모델을 만들어본다'는 느낌을 잡는 게 중요해.

텐서플로우 vs 케라스, 뭐가 다를까?

• 텐서플로우: 딥러닝 계산을 실제로 해주는 엔진 같은 거야. 복잡한 수학 계산, GPU 활용, 자동 미분 같은 어려운 일들을 도맡아 하지.
• 케라스: 텐서플로우 위에서 돌아가는 고수준 API라고 생각하면 돼. 텐서플로우가 엔진이라면, 케라스는 운전대나 조작 설명서 같은 거지. 보통 둘이 같이 써.

딥러닝 모델 만드는 전체 과정 (6단계!)

딥러닝 모델 만들기는 항상 똑같은 순서로 진행돼. 이 6단계를 알면 딥러닝의 70%는 끝난 거라고 봐도 돼!

1. 라이브러리 불러오기: 필요한 도구들을 가져오는 거야. (예: 텐서플로우, 케라스)
2. 데이터 준비: 모델이 학습할 데이터를 준비하는 거지.
3. 모델 구조 정의: 어떤 모양의 모델을 만들지 설계하는 거야.
4. 모델 컴파일: 모델이 어떻게 학습할지 규칙을 정해주는 거야.
5. 모델 학습: 준비된 데이터로 모델을 가르치는 거야.
6. 모델 평가: 학습된 모델이 얼마나 잘하는지 확인하는 거야.

오늘은 이 6단계를 처음부터 끝까지 직접 해볼 거야.

모델 구조 만들기 (Sequential & Dense)

• Sequential: 모델의 틀이라고 생각하면 돼. 층들을 순서대로 쌓을 수 있는 가장 간단한 구조야. 이걸로 비어있는 모델 틀을 먼저 만들어.
• Dense: 가장 기본적인 신경망 층이야. 입력과 모든 뉴런이 연결된 층이지.
  • 예를 들어, 뉴런 8개짜리 은닉층을 만들고 싶다면 Dense(8, activation='relu') 이렇게 쓰면 돼. 'relu'는 활성화 함수라는 건데, 나중에 더 자세히 배울 거야.

모델 구조 예시:

# 입력값이 4개, 은닉층이 2개, 출력이 1개인 이진 분류 모델
model = Sequential([
    Dense(8, activation='relu', input_shape=(4,)), # 첫 번째 은닉층
    Dense(8, activation='relu'),                   # 두 번째 은닉층
    Dense(1, activation='sigmoid')                 # 출력층
])

이 코드는 입력이 4개고, 은닉층이 2개, 마지막 출력은 1개인데 'sigmoid' 함수를 쓴다는 뜻이야. 이건 '이진 분류' 모델이라는 거지. 이렇게 모델을 만드는구나, 하고 감만 잡으면 돼!

모델 구조 확인하기 (Model Summary)

모델을 만들었으면 꼭 확인해야 해!

model.summary()

이 코드를 쓰면 세 가지를 볼 수 있어:

• 각 층의 출력 형태
• 파라미터 개수 (모델이 학습해야 할 값들의 개수)
• 내가 생각한 구조와 맞는지

이 summary()를 안 보고 넘어가는 습관은 꼭 버려야 해!

모델 컴파일 (학습 준비)

이제 모델에게 어떻게 학습할지 알려줄 차례야.

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

• optimizer (옵티마이저): 모델이 틀렸을 때 어떻게, 얼마나 고칠지 결정하는 규칙이야. 'adam'은 많이 쓰이는 옵티마이저 중 하나야.
• loss (손실 함수): 모델이 얼마나 틀렸는지, 즉 예측이 정답에서 얼마나 벗어났는지를 나타내는 거야. 'binary_crossentropy'는 이진 분류에 주로 써.
• metrics (평가 지표): 모델 성능을 어떻게 볼 건지 정하는 기준이야. 'accuracy'는 정확도를 뜻해.

이 조합은 이진 분류할 때 표준적으로 많이 쓰는 설정이야.

더미 데이터로 학습 & 평가

이제 간단한 더미 데이터로 모델을 학습시키고 평가해볼 거야.

# 더미 데이터 생성 (예시)
import numpy as np
x_train = np.random.rand(100, 4)
y_train = np.random.randint(0, 2, 100)

# 모델 학습
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 모델 평가
loss, accuracy = model.evaluate(x_train, y_train)
print(f"Loss: {loss}, Accuracy: {accuracy}")

• epochs: 전체 데이터를 몇 번 반복해서 학습할지 정하는 거야. (위 예시에서는 10번)
• batch_size: 한 번에 몇 개의 데이터를 가지고 학습할지 정하는 거야. (위 예시에서는 32개)

학습이 끝나면 evaluate로 모델의 손실값(loss)과 정확도(accuracy)를 확인할 수 있어.

오늘 배운 내용 정리

• Sequential: 모델의 틀
• Dense: 신경망 층
• model.summary(): 모델 구조 확인
• model.compile(): 학습 준비
• model.fit(): 모델 학습
• model.evaluate(): 모델 평가

생각보다 딥러닝 기본 문법은 많지 않지?

딥러닝 모델 최소 템플릿

앞으로 계속 보게 될 뼈대 같은 거야.

# 1. 라이브러리 불러오기
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 2. 데이터 준비 (여기에 실제 데이터가 들어감)
# x_train, y_train = ...

# 3. 모델 구조 정의
model = Sequential([
    # Dense 층들을 쌓아 모델 구조 만들기
    # ...
])

# 4. 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy', # 문제에 따라 달라짐
              metrics=['accuracy'])

# 5. 모델 학습
# history = model.fit(x_train, y_train, epochs=..., batch_size=...)

# 6. 모델 평가
# loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test) # 보통 테스트 데이터로 평가

마무리

• 텐서플로우는 엔진, 케라스는 사용 설명서!
• 딥러닝 모델은 항상 같은 흐름으로 만들어진다!
• 문법보다는 구조를 이해하는 것이 먼저다!

다음 시간에는 이 템플릿을 그대로 사용해서 모델 설계, 학습, 평가까지 한 번에 끝내는 실습을 더 해볼 거야!