최근 몇 년 동안 기계 학습은 하드웨어와 소프트웨어의 발전으로 인해 전문적인 도메인에서 누구나 접근할 수 있는 영역으로 전환되었습니다. 이 분야에서 가장 흥미로운 개발 중 하나는 개발자가 브라우저에서 직접 기계 학습 모델을 실행할 수 있는 강력한 JavaScript 라이브러리인 TensorFlow.js입니다. 이 게시물에서는 TensorFlow.js의 주요 이점과 사용 사례를 자세히 살펴보고 TensorFlow.js를 웹 프로젝트에 통합하는 방법을 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

TensorFlow.js란 무엇입니까?

TensorFlow.js는 브라우저나 Node.js에서 머신러닝 모델을 실행할 수 있는 오픈 소스 라이브러리입니다. 개발자가 브라우저 환경을 떠나지 않고도 모델을 훈련, 미세 조정 및 배포할 수 있도록 함으로써 기계 학습 세계에 JavaScript의 유연성을 제공합니다. TensorFlow.js는 널리 사용되는 기계 학습 프레임워크인 TensorFlow를 기반으로 구축되었지만 웹 및 JavaScript 개발자를 위해 맞춤화된 추가 기능을 제공합니다.

왜 TensorFlow.js인가요?

1. 어디서나 실행: TensorFlow.js의 가장 큰 장점 중 하나는 브라우저에서든 Node.js를 사용하는 서버측에서든 JavaScript가 실행되는 모든 곳에서 작동한다는 것입니다. 이는 기계 학습의 힘을 활용하는 대화형 웹 애플리케이션을 만드는 데 이상적입니다.

2. 백엔드 서버 필요 없음: TensorFlow.js를 사용하면 개발자는 브라우저에서 직접 ML 모델을 실행할 수 있습니다. 이렇게 하면 백엔드 인프라가 필요하지 않고 지연 시간이 줄어들며 데이터가 클라이언트 측을 떠날 필요가 없으므로 애플리케이션이 더 빠르고 대화형이며 개인 정보 보호에 중점을 둘 수 있습니다.

3. 실시간 모델 학습: TensorFlow.js는 사전 학습된 모델 실행을 허용할 뿐만 아니라 즉시 모델을 학습시킬 수 있습니다. 이 실시간 교육 기능은 맞춤형 추천, 대화형 학습 플랫폼 또는 게임과 같은 애플리케이션에 매우 유용할 수 있습니다.

4. 웹 친화적인 아키텍처: TensorFlow.js는 JavaScript로 구축되었으므로 최신 웹 개발 워크플로에 원활하게 통합됩니다. React, Angular 또는 일반 HTML5를 사용하든 TensorFlow.js는 프로젝트에 쉽게 들어갈 수 있습니다.

주요 기능

1. 사전 훈련된 모델: TensorFlow.js는 웹 앱에 쉽게 통합할 수 있고 바로 사용할 수 있는 다양한 모델을 제공합니다. 이미지 인식, 자세 감지, 감정 분석 등 기계 학습에 대한 깊은 배경 지식이 없어도 빠르게 시작할 수 있습니다.

2. 전이 학습: 대규모 데이터세트 없이도 사전 훈련된 모델을 특정 요구 사항에 맞게 맞춤 설정할 수 있습니다. TensorFlow.js의 전이 학습은 자신의 데이터로 이러한 모델을 미세 조정하는 데 도움이 되어 라이브러리를 일반 및 특수 애플리케이션 모두에 강력하게 만듭니다.

3. GPU 가속: TensorFlow.js는 WebGL을 활용하여 클라이언트의 GPU를 사용하여 브라우저에서 계산을 가속화할 수 있습니다. 이를 통해 기본 속도에 가까운 고성능 기계 학습을 브라우저에 제공하여 복잡한 모델을 실행할 수 있게 됩니다.

인기 사용 사례

1. 실시간 이미지 분류: TensorFlow.js를 사용하여 브라우저에서 직접 이미지 인식을 실행합니다. 증강 현실, 대화형 예술 설치 또는 웹 기반 이미지 검색 엔진과 같은 애플리케이션이 이로부터 이점을 얻을 수 있습니다.

2. 웹 앱의 자세 감지: TensorFlow.js에는 피트니스 추적, 동작 기반 제어, 화상 회의 앱과 같은 대화형 애플리케이션에 적합한 실시간 자세 감지가 가능한 모델이 있습니다.

3. 감정 분석: TensorFlow.js를 사용하면 자연어 처리(NLP) 모델을 통합하여 사용자 입력을 실시간으로 분석할 수 있습니다. 이는 웹사이트에서의 사용자 만족도를 측정하고, 콘텐츠를 필터링하고, 사용자의 기분에 따라 추천을 개인화하는 데 사용될 수 있습니다.

4. 교육 도구: TensorFlow.js는 교육자와 학습자 모두에게 머신러닝을 제공합니다. 브라우저에서 실행되는 ML 모델을 구축함으로써 개발자는 컴퓨터 비전이나 자연어 처리와 같은 개념을 매력적인 방식으로 가르치는 대화형 도구를 만들 수 있습니다.

TensorFlow.js 시작하기
TensorFlow.js는 CDN, NPM을 통해 사용 가능하거나 직접 다운로드할 수 있습니다. 다음은 이미지 분류를 위해 사전 훈련된 모델을 로드하는 간단한 코드 예제입니다.

// Load TensorFlow.js
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

// Load a pre-trained MobileNet model
const model = await tf.loadGraphModel('https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_100_224/classification/3');

// Load an image from the DOM and make a prediction
const imgElement = document.getElementById('image');
const prediction = await model.predict(tf.browser.fromPixels(imgElement));
console.log(prediction);

이 코드 조각은 이미지의 개체를 분류할 수 있는 MobileNet 모델을 로드합니다. tf.browser.fromPixels() 함수는 DOM에서 이미지를 가져와 처리하므로 모델이 브라우저에서 직접 예측을 할 수 있습니다.

최종 생각

TensorFlow.js는 ML 프레임워크에 대한 깊은 지식이 없어도 머신러닝을 활용하려는 개발자를 위한 획기적인 솔루션입니다. 브라우저 기반 특성으로 인해 대화형 경험, 데이터 분석 또는 교육 도구 등 응용 프로그램에 고급 AI 기능을 추가하려는 웹 개발자에게 적합합니다.

산업 전반에 걸쳐 AI의 중요성이 계속 증가함에 따라 TensorFlow.js와 같은 도구를 사용하면 개발자가 이러한 혁신을 일상적인 웹 애플리케이션에 그 어느 때보다 쉽게 ​​적용할 수 있습니다.