유클리드 거리(Euclidean Distance)와 함께 어떠한 값들이 얼마나 유사한지 가장 많이 사용하는 알고리즘 중 하나로 코사인 유사도가 있다. 그리고 유클리드 거리를 변형하여 실제 도시들의 모양을 감안해서 구하는 맨하탄 거리(Manhattan Distance)와 같은 알고리즘도 꽤 많이 활용하고 있다. 서울시와 수원시의 거리가 얼마나 가까운가? 예를 들어 도시들간의 거리가 얼마나 가까운지를 구하기 위해서는 유클리드 거리와 같은 알고리즘을 많이 활용할 수 있다. 서울시의 위도와 경도값과 수원시의 위도와 경도 값을 기반으로 둘간의 선을 그은 후, 거리를 구한다면 도시간에 거리를 구할 수 있게 된다. 그러나 한번 이런 문제가 있다고 가정을 해보자. 포유류간 키와 몸무게를 기반으로 얼마나 유사한지를 측정..
텐서플로우가 2.0 버전으로 들어서게 되면서, 많은 변화들이 생겨났다. 최근 프로젝트를 강제로 2.0으로 변환하고 있는데 아직 해당 버전에 대한 이해도가 낮기 때문에 많이 힘들어서 자구책으로 케라스(Keras)로 변환하여 사용하고 있다. 텐서플로우 2.0대부터는 케라스가 텐서플로우 프로젝트에 편입되었기 때문에 케라스로 구현하든 텐서플로우 2.0으로 코딩하든 사실 크게 상관이 없겠지만, 케라스의 쉬운 코딩은 소스의 길이를 대폭 감소하고 텐서플로우 2.0을 써도 크게 문제가 되지 않는 모델을 만들어준다. 우선 그러면 1.0과 2.0이 얼마나 차이가 나는지 한번 보도록 해보자. 아래 소스는 Packt 출판사에서 발매한 "Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras"라는 도서에서 ..