Keras는 Theano와 Tensorflow를 기반으로 하는 고수준API(High-level API)입니다. 물론 딥러닝의 알고리즘을 연구하시는 분들 께서는 C, C++ 등을 이용하여 직접 구현하시거나 Caffe, Tensorflow, Touch 등의 프레임워크를 이용하여 개발하실 것 입니다.

그러나 저는 알고리즘을 하는 사람이 아닌, 기존 알고리즘의 응용을 목적으로 하는 사람으로써,Keras를 선택했습니다.

그러나 Keras의 자료가 부족한 현실탓에 당분간 https://elitedatascience.com/keras-tutorial-deep-learning-in-python의 내용을따라 Keras를 공부할 것 이며 해당 자료는 Keras를 이용하여 CNN을 만들어보는 내용입니다.

총 10단계로 구성되어있으며 목차는 아래와 같습니다.

  1. Set up your environment.
  2. Install Keras.
  3. Import libraries and modules.
  4. Load image data from MNIST.
  5. Preprocess input data for Keras.
  6. Preprocess class labels for Keras.
  7. Define model architecture.
  8. Compile model.
  9. Fit model on training data.
  10. Evaluate model on test data.

본 글은 딥러닝에 대해서 기초적인 개념정도만 알고있는 사람들을 대상으로(저도 그정도밖에 안돼서…ㅎㅎ)할것이며 기초적인 개념들은 김성훈교수님의 모두를 위한 딥러닝을 참고하시면 될것같습니다.

제 작동환경은 윈도우 + GPU + Python3.5.2 + Anaconda 입니다.

조만간 뵙겠습니다.