○ 텐서플로우 라이트, 텐서플로2.0도 Support TensorFlow 2.0을 사용하면 ML 응용 프로그램을 훨씬 쉽게 개발할 수 있습니다. Keras를 TensorFlow에 긴밀하게 통합하고 기본적으로 열악한 실행 및 Pythonic 함수 실행을 통해 TensorFlow 2.0은 Python 개발자에게 친숙한 응용 프로그램 개발 경험을 제공합니다. ML의 경계를 넓히는 연구원을 위해 우리는 TensorFlow의 저수준 API에 많은 투자를했습니다. 이제 내부적으로 사용되는 모든 op를 내보내고 변수 및 검사 점과 같은 중요한 개념에 대한 상속 가능한 인터페이스를 제공합니다. 이를 통해 TensorFlow를 다시 빌드하지 않고도 TensorFlow의 내부를 구축 할 수 있습니다. 텐서플로 라이트 공식..

● Greedy Algorithm 그리디(Greedy) 알고리즘은 'greedy'(탐욕, 욕심쟁이)라는 뜻에서 유추할 수 있듯이 멀리 생각하지 않고 지금 당장의 단계에서 가장 좋은(최선의) 선택을 하는 문제해결 방법입니다. 각 단계에서 가장 좋은 선택을 했을 때 전체적으로 최선의 해결방법이 되길 바라는 알고리즘입니다. 그리디 알고리즘은 동적프로그래밍(다이나믹, DP)에서 지나치게 많은 연산과정을 거치는 것을 보완하기 위해 나온 개념이지만, 모든 문제에서 그리디 알고리즘이 최선의 선택을 보장하는 것은 아니라는 단점이 있습니다. 사실 대다수의 경우 올바른 답을 주진 않지만 쉽고 적은 연산으로 문제를 해결하는데 좋은 결과를 보장한다는 점에서 많이 사용되는 개념입니다. 예시1 - 백준 11047 동전0 그리디 ..

케라스나 파이토치에서 만든 AI모델을 CoreML(ios), Tensorflow mobile or lite(android)를 통해 적용할 수 있다. Tensorflow Mobile 구글이 제공하는 머신러닝 프레임워크, .pb파일 이용 Feedforward, convolution, recurrent neural network 지원(지금은 full RNN, LSTM도 지원) C++ 기반의 API, Java Wrapper 제공 Tensorflow Lite 구글이 제공하는 머신러닝 프레임워크, .tflite파일 이용 제공하는 모델이 좀 더 한정적이라고 합니다. C++ 기반의 API, Java Wrapper 제공 Tf Mobile보다 가볍게 최적화 되어있음 어쨌든 keras 모델을 ios나 안드로이드에 삽입하여 ..

Agile : 기민한, 재빠른, 민첩한 애자일(Agile) 소프트웨어 개발 선언문에 따른 애자일(Agile)의 사전적 정의는 소프트웨어를 개발하는 프로젝트 과정에서 '협력과 피드백'을 더 자주 더 일찍하는 방법론을 말합니다. 과거에 많이 사용하던 폭포수(Waterfall) 방법론은 소프트웨어 개발을 순차적으로 진행하는 방법을 말하는데 요구사항 분석에서 시작하여 설계, 구현, 시험, 통합, 유지보수 단계까지의 흐름이 마치 폭포수처럼 지속적으로 아래로 향하는 순차적인 방법입니다. 하지만, 많은 사람들이 프로젝트를 진행하면서 대부분 겪는 고충은 프로젝트를 처음 설계할 때, 요구사항을 정확히 정의내리기 힘들 뿐더러 요구사항은 항상 변한다는 점입니다. 소프트웨어 개발 시작은 고객의 Needs에 의해 시작되는데 소..