Introducing TensorFlow Videos for a Global Audience: Korean
二月 03, 2020
When the TensorFlow YouTube channel launched in 2018, we had a vision to inform and inspire developers around the world about what was possible with Machine Learning. With series like Coding TensorFlow showing how you can use it, and Made with TensorFlow showing inspirational stories about what people have done with TensorFlow and much more, the channel has grown greatly. But we learned an important lesson: it’s a global phenomenon, and to reach the world effectively, we should provide some of our best content in multiple languages with native speakers presenting. Check out the popular Zero to Hero series in Korean!

Machine Learning with TensorFlow: Zero to Hero

요즘에는 인터넷이나 신문 혹은 책을 접할 때 머신러닝과 인공지능에 대한 언급이 없는 곳을 찾아보기 힘든 것 같습니다. 사람들의 한껏 부푼 기대감과 함께 정말 수많은 정보들이 존재합니다. 이를 염두에 두고, TensorFlow 팀의 Laurence Moroney 는 개발자 관점에서 머신러닝이 정말 무엇인지에 대한 4부작 비디오 시리즈를 제작하였습니다. Google IO 2019에서 좋은 반응을 받았던 “Machine Learning: From Zero to Hero with TensorFlow” 라는 제목의 발표가 기반이 되었습니다.



첫번째 비디오에서는 머신러닝의 새로운 프로그래밍 패러다임을 소개합니다. Java나 C++같은 언어를 사용해서 명시적 규칙들을 작성하는 방식의 프로그래밍 대신에, 머신러닝을 사용하면 데이터를 가지고 규칙을 스스로 유추해내는 시스템을 만들게 됩니다. 그런데 머신러닝은 실제로 어떤 형태로 작성될까요? 이 비디오에서는 머신러닝 모델을 만드는 간단한 예제를 차근차근 설명하고, 관련된 개념들을 소개합니다. 그리고 다음 비디오들에서 컴퓨터 비전과 같은 좀 더 흥미로운 문제에 적용해보게 됩니다.



두번째 비디오는 머신러닝 기반의 간단한 컴퓨터 비전에 대해서 다룹니다. 컴퓨터가 어떻게 다양한 사물들을 보고 인식할 수 있게 가르칠 수 있는지 설명합니다. 여기서 비디오 속 예제를 직접 실행해 보실 수 있습니다: https://goo.gle/34cHkDk



세번째 비디오는 Convolutional Neural Networks에 대한 기본 개념과 이것이 컴퓨터 비전에서 너무나도 중요한 역할을 하는 이유에 대해서 설명합니다. Convolution은 이미지에 통과시키고 처리하여 이미지 속 공통성을 나타내는 특성들을 추출하는 필터입니다. 이 비디오에서는 Convolution이 어떻게 동작하는지를 보여줍니다. 이미지가 처리되는 과정을 보면서 여러분도 직접 특성들을 추출해낼 수 있는지 비교해보죠! Codelab을 통해서 실행해볼 수도 있습니다: http://bit.ly/2lGoC5f



네번째 비디오는 가위바위보 손모양을 위한 이미지 분류기를 만드는 방법에 대해서 다룹니다. 첫번째 비디오에서 가위바위보 게임에 대한 시나리오를 소개했었고, 이를 감지하고 분류하는 코드를 작성하기가 얼마나 어려운 일일지에 대해서 논의했었습니다. 그 다음 비디오들에서 머신러닝에 대해서 배우고, 픽셀들 속 패턴을 감지하는 Neural Networks를 만들고 또 Convolution을 사용해서 특성을 추출하는 방법들에 대해서도 배웠습니다. 이 비디오에서는 이 모든 것들을 하나로 합쳐보았습니다. Colab notebook: http://bit.ly/2lXXdw5. 가위바위보 데이터셋: http://bit.ly/2kbV92O

이번 비디오 시리즈를 즐기시길 바랍니다. 더 많은 컨텐츠를 보고 싶으면 알려주세요!
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