Deep Learning 소개

  • Deep Learning과 Neural Network가 무엇인지 자세히 알아보겠다.

Neural Network란?

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  • AI란 무엇인가에서도 언급했지만, Neural Network는 Deep Learning과 동일하게 취급된다.
  • 위 사진에서 x는 input 값이고, y는 output이다. 원 하나 하나는 Neural에 해당한다.
  • 이렇게 여러 Neural이 모여 Neural Network를 형성하고, 여러 input을 받아 output을 만든다.

Supervised Learning

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  • 위 표와 같이 Supervised Learning은 Input과 Output을 통해 학습한다.
  • 그래서 만들고 싶은 애플리케이션의 Input과 Output을 잘 설정해 학습하는게 중요하다.
  • 각 애플리케이션마다 사용하는 Neural Network가 다르다.
  • 예를들어, 온라인 광고는 Standard NN을, 음성 인식은 RNN을 사용한다.
  • 그리고 사진 태그는 CNN을, 번역기는 RNN Nueral Network를 사용한다.
  • Structured Data는 Database와 같이 정리되어 있는 데이터를 일컫고,
  • Unstructured Data는 오디오나 이미지 같은 데이터를 일컫는다.

Deep Learning 왜 핫한가

  • 요즘, 특히 알파고 이후로 Deep Learning은 매우 핫해졌다.
  • 그 이유는 크게 두 가지로 구분 지을 수 있다.
  • 첫 번째로, 더 거대한 Neural Network를 사용하기 시작했다.
  • 거대한 Nerual Network는 Algorithm과 Computation의 향상으로 사용이 가능해졌다.
  • 두 번째로, 더 많은 데이터가 발생하기 시작했다
  • 모바일 기기 사용률이 급증하고 사회가 디지털화 되면서 많은 정보가 데이터로 변환 되었다.
  • 두 가지 변화로, Deep Learning을 사용한 ML의 퍼포먼스가 급증했다.

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