이때 우리는 각 이미지가 어떤 숫자인지 미리 알고 있어야 학습시킬 수 있다. 여기서 말하는 ‘어떤 숫자’는 변수 Y의 역할로, 이미지 라벨이라 부른다. 사람마다 숫자 1을 쓰는 스타일이 다 다르다. 여러 사람이 손으로 쓴 1 이미지가 있고, 그 이미지 라벨을 가지고 있다면 이제 분류모형에 적용할 수 있다. 즉, 이미지에 대한 분류모형을 적용하는 것이다. 이러한 이미지 분류의 적용 범위를 확장하면 다양한 시나리오가 나오게 된다. 예를 들어 의료용 엑스레이 사진에 적용한다면 의료 이미지를 기반으로 질병 여부를 분류할 수 있다.

▲ 그림 8-17 의료 이미지의 CNN 적용

이제 텐서플로를 이용하는 인공 신경망을 구현해보자. 특히, 앞서 살펴본 숫자 이미지 인식의 예제를 직접 실습해보고자 한다. 우선 텐서플로로 아주 간단한 인공 신경망을 만들어보자. 주어진 데이터는 다음과 같으며 주어진 변수 X 두 개로 Y가 1, 2, 3 중에 어떤 값인지를 분류하는 예제이다.

▲ 그림 8-18 예제 데이터