앞서 언급한 장점 외에도 웹 기반 머신 러닝 애플리케이션은 머신 러닝을 사용하지 않는 일반적인 웹 애플리케이션과 동일한 장점을 가집니다.
• 네이티브 앱 개발과 달리 TensorFlow.js로 만드는 자바스크립트 애플리케이션은 macOS, 윈도, 리눅스 데스크톱부터 안드로이드와 iOS 기기까지 다양한 장치에서 동작합니다.
• 최적화된 2D와 3D 그래픽 기능 덕택에 웹 브라우저는 데이터 시각화와 상호 작용을 위해 가장 풍부하고 성숙한 환경입니다. 신경망의 동작과 내부에 대해 설명하고 싶다면 브라우저를 능가할 환경이 없습니다. 예를 들어 텐서플로 플레이그라운드(TensorFlow Playground)(https://playground.tensorflow.org)를 방문해 보세요. 신경망으로 인터랙티브하게 분류 문제를 해결할 수 있는 아주 인기가 많은 웹 애플리케이션입니다. 신경망의 구조와 하이퍼파라미터를 바꾸고 은닉층과 출력이 어떻게 변하는지 관찰할 수 있습니다(그림 1-7). 아직 본 적이 없다면 방문해 볼 것을 강력히 추천합니다. 많은 사람이 신경망에 대해 본 것 중에서 가장 유익하고 재미있는 교육자료라고 이야기합니다. 사실 텐서플로 플레이그라운드는 TensorFlow.js의 중요한 조상입니다. 텐서플로 플레이그라운드의 후손으로서 TensorFlow.js는 더 광범위한 딥러닝 능력과 더 최적화된 성능을 갖추고 있습니다. 또한, 딥러닝 모델을 위한 전용 시각화 구성 요소가 있습니다(7장에서 자세히 다룹니다). 텐서플로 플레이그라운드 수준의 기본적인 교육 애플리케이션을 만들든, 시각적으로 매력적이고 직관적인 방식으로 최신 딥러닝 연구를 수행하든 간에 TensorFlow.js가 목표를 향한 긴 여정에 도움이 될 것입니다(실시간 tSNE 임베딩 시각화 같은 예를 참고하세요20).
▲ 그림 1-7 텐서플로 플레이그라운드(https://playground.tensorflow.org) 스크린샷. 신경망의 동작 방식을 알려 주는 인기 있는 브라우저 기반 UI로, 구글의 다니엘 스밀코프(Daniel Smilkov)가 동료들과 만들었다. 텐서플로 플레이그라운드는 TensorFlow.js 프로젝트의 중요한 선구자 역할도 했다.