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딥러닝 입문 교육에 들어갔다. 딥러닝? 머신러닝을 깊게 한다는 뜻인가?
우선 딥러닝은 기계학습 기술의 종류 중 하나인 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 뜻하며 현대 인공지능 기술의 핵심이자 앞으로 더더욱 각광받게 될 기술이다. 쉽게 이해할 수 있는 개념인 회귀분석의 상휘 호환격 방법이라고 한다. 구체적으로 딥러닝은 머신 러닝이 진화한 것으로 여겨진다. 기계가 사람의 도움 없이도 정확한 결정을 내릴 수 있도록 해주는 프로그래밍 가능한 신경망을 사용한다고 한다.
머신러닝의 기본 정의는 '데이터를 구문 분석하고 해당 데이터를 통해 학습한 후 정보를 바탕으로 결정을 내리기 위해 학습한 내용을 적용하는 알고리즘'이다. 딥러닝과 머신러닝의 차이점은 실질적으로 딥러닝은 머신러닝의 하위 개념이다. 실제로 머신러닝에 해당하고 비슷한 방식으로 작동하지만 기능이 다를뿐. 기본 머신러닝 모델은 그 기능이 무엇이든 점진적으로 향상되는데, 시간이 필요하다. 딥러닝 모델을 사용하면 알고리즘이 자체 신경망을 통해 예측의 정학성 여부를 스스로 판단할 수 있다. 구글의 알파고가 대표적인 딥러닝 기술의 예시로 스스로 학습하며 학습한 내용에 따라 지능적인 결정을 내리는 것이라고 할 수 있다.
이번 강의는 한기영강사님과 보조강사이셨던 김건영 강사님께서 담당을 해주셨다. 코드자체는 어렵지 않지만 하나하나 살펴보면 이 개념들을 정리하는데 2주의 강의시간으론 절대 파악이 불가능할 것 같다. 그만큼 고도화된 지식이 필요로하는 분야인 것 같다. 김건영 강사님은 에이블스쿨 초기에 개인적인 상담을 1대1 문의를 통해 한적이 있었는데 그때 장문의 답장을 해주셨고 이 답장에 마음을 다잡게된 부분이 있었다. 강의력도 너무 훌륭하셔서 많이 배우고 싶고 좋은 결과로 다시 감사의 답장을 보내고 싶다.
3월 주말 내내 여러 행사와 약속들로 정말 빠듯한 시간을 보냈다. 간만에 쉬는 주말이니 많은 시간을 머신러닝과 딥러닝 공부에 할애해야겠다.
