[딥러닝] #1 딥러닝이란 / 딥러닝 실행을 위한 준비 사항 [광주인공지능학원]

광주인공지능학원에서 진행한 수업입니다.

광주인공지능학원에서 진행한 수업입니다.

 

딥러닝이란

   심층학습 또는 딥러닝은 여러 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계 학습 알고리즘 집합입니다. 

 

 

어떠한 데이터가 있을 떄 이를 컴퓨터가 알아들을 수 있는 형태로 표현하고 이를 학습에 적용하기 위해 많은 연구가 진행되고 있으며, 이 결과로 deep neural networks, convolutional deep neural networks, deep belief networks와 같은 다양한 딥 러닝 기법들이 컴퓨터 비전, 음성인식, 자연어 처리, 음성/신호처리 등의 분야에 적용되어 첨단의 결과들을 보여주고 있다.

 

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광주인공지능학원에서 진행한 수업입니다.

 

딥러닝을 실행하기 위해 갖추어야 할 것은 세 가지입니다.

1.  데이터

  딥러닝은 데이터를 이용해 예측 또는 판별을 수행합니다. 이때 사용되는 데이터는 이름표가 달려있는지에 따라 두 종류로 나뉩니다.

예시로 개와 고양이 사진으로 이루어진 데이터가 있다면, 각각 사진에 개 또는 고양이라고 이름표가 있다면 개 사진과 고양이 사진으로 각각을 판별하는 딥러닝 모델을 만들 수 있을 것입니다. 이렇게 이름표가 주어진 데이터를 이용해 이름표를 맞히는 것을 지도 학습이라고 합니다. 

반대로 이름표 없이 개와 고양이 사진이 섞여있다면, 이때도 딥러닝을 활용할 수 있습니다. 개의 공통 특징, 고양이의 공통 특징을 찾아내 두 그룹을 분류할 수 있습니다. 이름표가 없는 데이터를 이용하는 것을 비지도 학습이라고 합니다.광주인공지능학원에서 진행한 수업입니다.

 

2. 컴퓨터

  딥러닝을 일반 CUP 컴퓨터에서 동작시킬지 아니면 고속 그래픽 처리에 특화된 전용 프로세서인 GPU에서 동작시킬지 선택할 수 있습니다.

데이터의 용량이 클 경우에는 GPU 작업 환경을 추천합니다.

 

 

3. 프로그램

  데이터와 컴퓨터 장비가 준비되었다면 딥러닝을 구동할 수 있게 프로그래밍을 해야 합니다. 

 

 

 

광주인공지능학원에서 진행된 수업입니다.

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