텐서플로 라이트를 활용한 안드로이드 딥러닝

텐서플로 라이트를 활용한 안드로이드 딥러닝 - 더 작고, 더 가벼운, 모바일, 에지 기기용 머신러닝
임태규 지음 / 한빛미디어 / 2021년 8월

딥러닝에 관심 있는 분들도 계실 겁니다.

안드로이드에 딥러닝을 활용하는 책을 소개해 드리려 합니다.

책 제목은 ‘텐서플로 라이트를 활용한 안드로이드 딥러닝’ 입니다.

이 책을 찾는 분들 텐서플로나 안드로이드 앱 개발에 관심이 있기 때문에 찾으셨을 거로 생각됩니다.

입문자도 보면 쉽게 할 수 있도록 풀어낸 책입니다.

이 책을 보면 텐서플로를 활용해 간단한 앱을 개발해 볼 수 있을 겁니다.

모델을 어떻게 개발하고 안드로이드에 적용할 수 있는지 배울 수 있습니다.

딥러닝 모델을 활용한 안드로이드 앱을 개발 할 수 있도록 도와주는 책입니다.

◆ 모델 개발

텐서플로 라이트 모델 개발은 어떻게 진행될까요?

모델 개발은 모델 선택, 모델변환, 기기 배포, 모델 최적화 순으로 순환됩니다.

모델은 직접 개발할 수도 있고 사전학습모델을 이용할 수 있습니다.

사전학습모델은 텐서플로에서 제공하는 모델로 초보자도 쉽게 사용 가능합니다.

텐서플로 라이트는 설계나 학습을 하지 않고도 모델을 앱에 적용을 할 수 있기 때문입니다.

딥러닝 모델을 어디에 적용시키는지 궁금하실 텐데요.

MNIST 예제, 이미지 분류 앱, 이미지 실시간 처리 하는 예제도 있습니다.

예제를 통해 텐서플로 라이트를 이해하는 데 도움 되실 겁니다.

◆ 환경 구축

환경을 구축해야 개발을 시작할 수 있습니다.

텐서플로를 안드로이드에 돌리기 위한 환경을 구성해야 하는데요.

파이썬, 텐서플로, 안드로이드 스튜디오가 설치되어 있어야 합니다.

텐서플로는 CPU 버전과 GPU 버전이 있습니다.

본인의 PC 사양에 맞는 버전을 설치하시면 됩니다.

개발 환경 구축부터 안드로이드 프로젝트 구조와 구성요소도 알려줍니다.

앱의 UI를 구성하는 레이아웃과 위젯, 컴포넌트 사용법도 잘 정리되어 있습니다.

딥러닝 모델을 적용하기 전에 안드로이드 개발을 좀 숙지하시면 다음 진도에 도움 될 것입니다.

끝으로 딥러닝을 전문적으로 하신다면 모델을 직접 개발하실 겁니다.

모델을 개발하는데 컴퓨터 성능의 역할이 큽니다.

텐서플로 라이트는 다양한 학습된 모델을 제공해주는데요.

이미지 분류, 객체 탐지, 이미지 분할, 자세 추정 등의 다양한 모델이 있습니다.

스마트폰은 pc에 비해 성능이 제한됩니다.

제한된 환경에서 최고의 성능을 내려면 모델을 최적화도 해야 합니다.

딥러닝 모델로 앱을 개발하며 최적화를 해보고 싶은 분들에게 이 책을 추천합니다.

 "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."