정의:

텐서플로우는 구글이 개발한 오픈 소스 머신러닝 프레임워크입니다.

설명:

텐서플로우(TensorFlow)는 구글 브레인 팀에 의해 개발된 오픈 소스 머신러닝 및 딥러닝 프레임워크로, 데이터 플로우 그래프를 사용하여 수치 계산을 수행합니다. 이 프레임워크는 다양한 플랫폼에서 실행 가능하며, 연구자와 개발자들이 복잡한 머신러닝 모델을 쉽게 구축하고 훈련할 수 있도록 지원합니다. 텐서플로우는 대규모 데이터 처리와 병렬 연산에 최적화되어 있어 대규모 딥러닝 모델의 학습과 추론에 널리 사용됩니다. 또한, 텐서플로우는 다양한 고수준 API를 제공하여 사용자가 보다 쉽게 모델을 구성하고 실험할 수 있도록 돕습니다. 텐서플로우는 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용되며, 특히 딥러닝 연구와 상용 애플리케이션 개발에 중요한 도구로 자리 잡고 있습니다. 텐서플로우는 계속해서 업데이트되고 있으며, 커뮤니티의 활발한 참여로 다양한 확장 기능과 플러그인이 개발되고 있습니다.

용례:

텐서플로우는 이미지 분류, 자연어 처리, 예측 모델링 등 다양한 머신러닝 작업에 사용됩니다.

추진/개발 주체:

구글 브레인 팀

추진 시기:

2015년 공개

적용 분야:

머신러닝, 딥러닝, 데이터 과학

핵심 내용 및 구성:

데이터 플로우 그래프를 기반으로 한 수치 계산, 고수준 API 제공, 다양한 플랫폼 지원

성과 및 영향:

딥러닝 연구 및 상용 애플리케이션 개발에 널리 사용되며, 머신러닝 모델의 개발과 배포를 용이하게 함.

관련 사례:

이미지넷 챌린지 우승 모델 개발, 구글 포토의 이미지 검색 기능

이칭(alias):

TF

참고 정보:

텐서플로우 공식 웹사이트 및 GitHub 저장소에서 다양한 자료와 튜토리얼을 제공.