[딥러닝] 딥러닝이란?

🍃 파이썬으로 구현하는 머신러닝 / 딥러닝 알아보기

✔️ 이전에도 핫이슈가 되고 있는 인공지능 분야인 머신러닝 과 딥러닝 에 대핵서 공부해보려고 한다.

 

✔️ 머신러닝 과 딥러닝 을 구글 텐서플로우같은 라이브러리를 사용하면 쉽고 빠르게 개발할 수 있지만 이 머신러닝과 딥러닝은 내부 구조가 블랙박스로 제공되기 때문에 어떻게 동작되는지, 또는 코드로 어떻게 구현되는지 알 수 없다는 단점이 있다.

 

✔️ 그래서 유튜브 박성호님의 머신러닝 / 딥러닝 강의를 들으며 파이썬으로 어떻게 작동되며 코드로는 어떻게 구현이 되는지 알아보려고 한다.

 

머신러닝 강의

 

🌱 4차 산업 혁명 배경

✔️ 학자에 따라 정의는 조금씩 다르지만, 대체로 4차 산업혁명 은 모든 것이 연결되어(Connectivity) 있는 환경에서 인공지능(Artificial Intelligence)에 의해 더욱 편리하고 지능적인 사회로의 혁신적 변화를 지칭한다.

 

🌱 인공지능 계층 관계

✔️ 인공지능은 머신러닝 을 포함하고 있고, 머신러닝 은 또 다시 딥러닝 을 포함하는 계층관계를 가지고 있다.

 

1. 인공지능(Artificial Intelligence)

• 인간의 학습능력, 추론능력 등을 컴퓨터를 통해 구현하는 포괄적인 개념 => 가장 상위 개념

 

2. 머신러닝(Machine Learning)

• 데이터를 이용하여 명시적으로 정의되지 않은 패턴을 학습하여 미래 결과(값, 분포)를 예측
  • Regression, Classification, Neural Network...
  • ❗️여기서 빅데이터의 데이터마이닝(Data Mining)과는 다르다는 것을 알고가자, 데이터마이닝은 데이터간의 상관관계나 속성을 찾는 것이 주 목적이다.
    
    
    
    Regression(회귀)
    ✔️ 미래에 임의의 데이터가 올 경우 그 데이터를 예측하는 것을 의미
    
    Classification(분류)
    ✔️ 데이터의 분포를 학습하고 미래에 올 데이터가 어디에 분포할 지 예측하는 것을 의미
    
    출처 : https://www.simplilearn.com/regression-vs-classification-in-machine-learning-article

 

3. 딥러닝(Deep Learning)

• 머신러닝의 한 분야로서 신경망을 통하여 학습하는 알고리즘의 집합
  • CNN, RNN, LSTM...
    
    
    
    Neural Network(신경망)
    ✔️ 이전 뉴런 출력을 각각의 입력으로 받아, + 또는 -가중치를 통해 전체의 합을 합하여 특정 임계치 를 넘으면 다음 뉴런으로 전달하는 원리 => 이 구조를 그대로 구현한 것이 딥러닝 이라고 한다.

 

🍃 파이썬으로 직접 구현 시 장점

1. 머신러닝 동작원리를 자세히 알 수 있으며, 알고리즘에 대한 깊은 이해가 가능 할 것
2. 새로운 머신러닝 알고리즘이 나왔을 때, 빠르게 코드를 이해할 수 있는 insight 획득 가능

 

🍃 사전지식

1. 프로그래밍 개념

• 변수, 데이터타입, 제어문, 함수, 클래스, 라이브러리 등의 개념

2. 기본 수학 개념

• y = ax + b
• y = e^x
• 시그마 : 모든 항 더하기
• 파이 : 모든 항 곱하기

3. 행렬 연산

• 산술연산, 행렬의 곱
  
  참고 : 행렬의 연산