Keras 튜토리얼, 파이썬 딥러닝 모델 만들기

Keras 튜토리얼, 파이썬 딥러닝 모델 만들기

딥러닝은 현대 인공지능 연구의 핵심 기술로 자리 잡았습니다. Keras는 이러한 딥러닝 모델을 쉽고 직관적으로 구축할 수 있도록 돕는 파이썬 기반의 고수준 신경망 API입니다. 이 튜토리얼에서는 Keras를 사용해 딥러닝 모델을 만드는 방법을 단계별로 설명하며, 기초부터 실전 응용까지 다룹니다. 초보자도 이해할 수 있도록 간단한 예제와 함께 Keras의 강력한 기능들을 소개합니다.

 

 

목차

1. Keras와 딥러닝의 개요
2. Keras 설치 및 환경 설정
3. 딥러닝 모델의 기본 구조 이해하기
4. 간단한 신경망 모델 구축하기
5. 모델 컴파일과 학습 과정
6. 모델 평가 및 예측
7. 고급 Keras 기능: 콜백과 모델 저장

 

Keras와 딥러닝의 개요

Keras는 사용자 친화적이고 모듈화된 딥러닝 라이브러리로, TensorFlow 위에서 동작합니다. 이 라이브러리는 빠른 프로토타이핑을 목표로 설계되어 복잡한 신경망 모델을 간단한 코드로 구현할 수 있게 해줍니다. Keras를 통해 CNN(합성곱 신경망), RNN(순환 신경망), 그리고 GAN(생성적 적대 신경망)과 같은 다양한 모델을 손쉽게 구현할 수 있습니다.

 

 

Keras 설치 및 환경 설정

Keras를 설치하기 위해서는 파이썬과 pip가 필요합니다. 아래 명령어를 사용하여 Keras와 함께 TensorFlow를 설치할 수 있습니다:

pip install tensorflow keras

설치 후에는 Keras와 TensorFlow가 제대로 설치되었는지 확인하는 것이 중요합니다. 다음은 간단한 테스트 코드입니다:

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

print(tf.__version__)
print(keras.__version__)

이 코드가 오류 없이 실행되면 설치가 완료된 것입니다.

 

 

딥러닝 모델의 기본 구조 이해하기

Keras에서 딥러닝 모델은 주로 Sequential과 Functional API 두 가지 방식으로 정의할 수 있습니다:

• Sequential API: 가장 간단한 형태의 모델을 정의할 때 사용되며, 레이어를 순차적으로 쌓아 올리는 방식입니다.
• Functional API: 보다 복잡한 모델을 정의할 때 유용하며, 다양한 입력과 출력을 연결할 수 있습니다.

딥러닝 모델은 입력 레이어, 여러 개의 은닉층, 그리고 출력 레이어로 구성됩니다. 각 레이어는 뉴런으로 구성되며, 이 뉴런들은 다음 레이어와 연결되어 신경망을 형성합니다.

 

 

간단한 신경망 모델 구축하기

이제 Keras를 사용해 간단한 신경망 모델을 구축해 보겠습니다. 예를 들어, MNIST 데이터셋을 사용해 숫자 이미지 분류 모델을 만들어 보겠습니다:

from tensorflow.keras import layers, models

model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

model.summary()

이 예제에서 모델은 두 개의 Dense 레이어로 구성됩니다. 첫 번째 레이어는 512개의 뉴런을 가지며, ReLU 활성화 함수를 사용합니다. 두 번째 레이어는 10개의 출력 뉴런을 가지며, Softmax 활성화 함수를 사용해 각 클래스의 확률을 계산합니다.

 

 

 

 

모델 컴파일과 학습 과정

모델을 정의한 후, 이를 컴파일해야 합니다. 컴파일 단계에서는 손실 함수, 최적화 알고리즘, 평가 지표 등을 설정합니다:

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

이제 모델을 학습시킬 수 있습니다. 학습 과정에서는 입력 데이터와 정답 레이블을 제공하며, 모델은 이 데이터를 통해 가중치를 조정해 나갑니다:

history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=128)

이 예제에서는 5번의 에포크(epoch) 동안 모델을 학습시키며, 배치 크기는 128로 설정합니다. 학습 과정이 끝나면 history 객체에 학습 기록이 저장됩니다.

 

 

모델 평가 및 예측

모델이 학습된 후에는 이를 평가하고 예측에 사용할 수 있습니다. 테스트 데이터를 사용해 모델의 성능을 평가해 보겠습니다:

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print(f'Test accuracy: {test_acc:.4f}')

모델의 정확도가 출력됩니다. 이제 학습된 모델을 사용해 새로운 데이터를 예측할 수 있습니다:

predictions = model.predict(test_images)

이 명령어는 테스트 이미지에 대한 예측 결과를 반환합니다. 각 예측은 10개의 클래스에 대한 확률 값을 가지며, 가장 높은 확률을 가진 클래스가 예측 결과로 선택됩니다.

 

 

고급 Keras 기능: 콜백과 모델 저장

Keras는 모델 학습 과정을 더 효과적으로 관리할 수 있도록 다양한 콜백 기능을 제공합니다. 예를 들어, 학습 도중 최고의 성능을 보인 모델을 자동으로 저장하려면 ModelCheckpoint 콜백을 사용할 수 있습니다:

from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint

checkpoint = ModelCheckpoint('best_model.h5', save_best_only=True)
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=128,
                    validation_split=0.2, callbacks=[checkpoint])

이 코드는 학습 과정에서 검증 성능이 가장 좋은 모델을 'best_model.h5' 파일에 저장합니다. 이를 통해 언제든지 최적의 모델을 불러와 사용할 수 있습니다.

이 가이드를 통해 Keras를 활용하여 딥러닝 모델을 구축하는 방법을 배웠습니다. 기본적인 신경망 모델을 시작으로, 다양한 고급 기능을 활용하여 실전에서 유용한 딥러닝 모델을 개발할 수 있습니다.