딥러닝 기초 이해: FLEXUS 소개
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
- 데이터 과학자, 인공지능 개발자, 머신러닝 초보자
- 기초 개념 설명과 실무 적용 예시를 포함한 중간 난이도
핵심 요약
- 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, '층'이 많은 신경망(예: 수백~수천 개 레이어)을 기반으로 데이터를 처리
- 신경망 구조: 입력층 → 은닉층 → 출력층으로 구성, 각 레이어는 데이터를 변환하고 다음 레이어로 전달
- 대표적인 프레임워크:
TensorFlow
,Keras
,PyTorch
(모델 개발 및 훈련 용이)
섹션별 세부 요약
1. 딥러닝의 정의 및 역사
- 딥러닝은 1986년 Rina Dechter가 제안한 용어로, '층'의 의미를 강조
- 응용 분야: 자율주행, 객체 인식, 의료, 음성 인식, 디지털 어시스턴트(Alexa 등)
- 현재 기술 수준: 인간 수준의 이미지 분류, 손글씨 변환, 음성 인식 달성
2. 신경망의 구조와 작동 원리
- 신경망은 인간 뇌의 신경망 구조를 모방하지만, 동작 방식은 다름
- 레이어 구성: 입력층, 은닉층(여러 개), 출력층
- 데이터 흐름: 입력층 → 가중치 적용 → 은닉층 → 최종 출력
3. 딥러닝의 주요 신경망 유형
- 대표 모델: CNN(이미지 처리), RNN(시퀀스 데이터), LSTM(장기 의존성 처리)
- 세부 내용은 후속 문서에서 상세 설명
4. 딥러닝 프레임워크 소개
- TensorFlow, Keras, PyTorch: 데이터 과학자에게 모델 개발 및 훈련을 용이하게 함
- Keras는 TensorFlow 상의 고수준 API, PyTorch는 동적 계산 그래프 지원
결론
- 딥러닝 학습 시
TensorFlow
,PyTorch
같은 프레임워크 활용을 권장 - 신경망의 레이어 수와 구조에 따라 모델 성능이 크게 달라짐
- 실무에서는 데이터 전처리 → 모델 설계 → 훈련 → 평가의 단계를 체계적으로 수행해야 함