딥러닝의 3 STEP의 기초 (1~3강)

참고) 해당 포스팅은 패스트 캠퍼스 100% 환급 챌린지 미션 기록용 포스팅이며, 강좌 내용에 맞추어 포스팅함을 언급

 

클립명 : PART4)딥러닝의 3 STEP의 기초

           01. 딥러닝이 무엇인가요(기초 과정 소개) 02. 딥러닝이 무엇인가요(딥러닝의 이해) 03. 딥러닝이 무엇인가요              (딥러닝의 역사)

 

  이번 포스팅에서는 딥러닝의 3STEP의 기초 중에서 딥러닝이 무엇인지의 대해서 중점적으로 다뤄 보겠다. 보통 ML이나 AI에 대해서 처음 접하는 사람들은 딥러닝과 기계학습 혹은 인공지능의 차이를 생각하지 않고 같다고 생각하는 경향이 있다. 가장 큰 범위에 있는 것은 인공지능이며 말 그대로 기계가 사람의 행동을 모방하는 기술들을 의미한다. 말 그대로 사람들의 대신 하는 작업(대표적으로 반복 업무)들을 하는것을 의미한다고 생각하면 된다. 이러한 것들은 코딩의 기초 문법을 이용해서 구현이 가능하며 보통 함수를 이용해 구현한다.

  여기서 좀 더 나아가 기계학습이란 기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작은 '데이터로부터 학습'하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 분야다. 소위 데이터분석이라고 말하는 분야와 유사하며, 데이터를 입력받아 사람이 정한 모델을 기준으로 기계가 학습하여 결과물을 출력하는 과정들을 의미한다고 생각하며 된다.

  그렇다면 여기서 더 나아가 딥러닝이란 무엇일까? 기계 학습의 한 분야인 인공 신경망에 기반하여, 많은 양의 데이터를 학습해 뛰어난 성능을 이끌어내는 연구 분야인데, 위에서 기계 학습과정을 인공 신경망처럼 나타내어 많은 양의 데이터를 학습할 수 있도록 하는 것이라고 생각하면 된다.

 

Ch01 딥러닝이 무엇인가요(02. 딥러닝의 이해) 부분의 자료

 

특히 해당 강의는 딥러닝에 초점을 맞춘 강의로, 딥러닝의 대해서 무엇을 할 수 있는지 파악해 보자.

Ch01 딥러닝이 무엇인가요(02. 딥러닝의 이해) 부분의 자료

심플하게 기계 학습으로 구현한 것들을 인공 신경망을 이용해 더 복잡한 입력값에 대해서도 높은 정답률이 나올 수 있겠끔 하는것이 딥러닝(인공신경망)이기 때문에 위와 같은 기계 학습의 대표적인 3가지 분야를 당연히 딥러닝으로 할 수 있는 분야다.

 

  그리고 이러한 신경망을 어떻게 구조할 것인지가 딥러닝의 역사가 흘러운 순서라고 파악하면 될 것이며, 쉽게 알아볼 수 있게 아래의 이미지를 첨부했다.

 

Ch01 딥러닝이 무엇인가요(03. 딥러닝의 역사) 부분의 자료

(글자수 : 1100자 이상)

강의 소개 링크 : bit.ly/3cx6kMd

 

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