인공지능

TensorFlow custom trainer 만들기 – model.fit()에서 벗어나기! (1)

model.fit() 함수 이외에도, 텐서플로우에는 custom trainer를 만드는 방법이 있습니다. custom dataset과 tf.GradientTape()를 이용하여 모델을 학습시키는 과정을 설명하는 글입니다.

2022.11.07|박정현

박정현SSG.COM

안녕하세요! 저는 박정현이라고 합니다. 현재 2D 컴퓨터 비전 분야의 머신러닝 엔지니어로 활동하고 있습니다. 최근에는 이미지 검색 쪽 일을 하고 있고, 사실 XR과는 관련이 없습니다. 하지만 개인적으로 XR에 관심이 있고 특히 포켓몬고 유저로서 AR에 가장 관심이 많습니다 ㅎㅎ 최근 반년간은 NeRF(Neural Radiance Fields)를 공부하고 있는데, 공부하면서 SLAM이나 3D reconstuction 등과 관련된 다양한 연구들에 더욱 흥미를 느끼고 있습니다. 또한, ARKit과 딥러닝 학습을 활용하여 데이터를 수집하고 모델을 개발하는 과정에도 큰 관심이 있습니다. 특히, 하드웨어에서 얻은 이미지를 활용하여 XR과 관련된 모델을 개발하고, 앱에서 상호작용이 가능하도록 활용하는 것을 해보고자 하는 마음이 있습니다. 이러한 목표를 혼자서는 큰 분야이기 때문에 지원하게 되었고, 모델을 학습시키는 방법이나 인퍼런스(추론)하는 과정은 알고 있지만 모델을 하드웨어와 상호작용이 가능하도록 사용하는 방법(HW, 앱 개발, ARKit 사용하기 등) 을 공부하고 싶어서 지원했습니다.

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