- 제 2 부 -
TensorFlow.js 소개

기초를 다루었으니 2부에서는 TensorFlow.js를 사용한 실습으로 머신 러닝을 본격적으로 배워 보겠습니다. 먼저 2장에서 간단한 머신 러닝 작업으로 (하나의 숫자를 예측하는) 선형 회귀(linear regression)를 다루고, 3장과 4장에서 이진 분류와 다중 분류 같은 조금 더 복잡한 작업을 다룹니다. 작업 유형과 함께 간단한 데이터(숫자의 1차원 배열)에서 복잡한 데이터(이미지와 사운드)로 진행됩니다. 역전파 같은 방법의 수학적 배경을 구체적인 예제 및 이를 해결하는 코드와 함께 소개합니다. 형식적인 수학을 피하고 직관적인 설명, 그림, 의사 코드를 선호합니다. 5장에서는 사전 훈련된 신경망을 재사용하여 새로운 데이터에 적용하는 전이 학습을 설명하고, 딥러닝 브라우저 환경에 특히 잘 맞는 방법을 소개합니다.