딥러닝 Model Trainer를 개발할 때 참고하기 위해 필요한 구성 요소들을 간단하게 정리했습니다. Model Trainer의 구성은 데이터 불러오기, 모델 만들기, 모델 학습 및 평가, 모델 저장 등 크게 네 가지로 나눌 수 있습니다. 세부사항은 개발자의 요구사항에 따라 다를 것으로 생각됩니다. Model Trainer 구성 요소 1. 데이터 불러오기 이미지 데이터 또는 TFRecord 데이터 불러오기 tf.data API를 이용해 Generator 형식으로 데이터셋 만들기 일정 비율(6:2:2)에 따른 학습용, 검증용, 시험용 데이터셋 분할하기 데이터셋에 대한 shuffle, batch 등 설정하기 2. 모델 생성 TensorFlow 또는 Keras를 활용하여 신경망 만들기 레이어 종류 및 개수,..