Tensorflowjs

주어진 데이터셋의 목푯값을 예측하는데 사용하는 머신러닝 알고리즘에 대해 알아보자

같은 모양(같은 공분산)으로 퍼져 있는 두 그룹의 데이터는 로지스틱 회귀에서 항상 직선(선형 경계)으로 완벽하게 구분할 수 있다

휴대 가능한 모델은 직렬화가 가능하며 호환성을 가져야 한다. 텐서플로는 SavedModel과 Keras 형식으로 모델을 내보내고 TensorFlow.js는 이를 변환 후 LoadGraphModel과 loadLayersModel로 불러온다.

3년전 도커 이미지로 aws에 모델을 올리고 웹 사이트를 운영을 했었는데, 당시 내 궁금증으로는 그냥 로컬에서 돌리는 방법도 없나 싶어서 찾은 책이었다. 시간이 많이 지나서 이직 준비를 하면서 그간 사놓은 책들을 매일 하나씩 공부하는 생각으로 포스팅을 시작한다..! 따라서 이 포스팅은 내가 읽고 실습하면서 생각들을 정리한 포스트라고 보면 되겠다.