📖 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 (프랑소와 숄레, 박해선, 길벗) 참고
🌺 AI, Machine Learning, Deep Learning
Artificial Intelligence, 즉 인공지능은 인공장치들의 지능을 설계하는 것이다. 이때 지능은 인간이 행하는 지적 작업을 의미한다. 인공지능은 머신러닝, 딥러닝을 포괄하는 분야이다.
Machine Learning은 말 그대로 머신이 학습하는 것을 의미한다. 이 때 머신은 컴퓨터를 의미한다. 그리고 학습이라는 것은 다음과 같이 설명할 수 있다. "어떤 작업에 대해 특정 기준으로 측정한 성능이 새로운 경험으로 인해 향상되었다면 그 프로그램은 어떤 작업에 대해 특정 기준의 관점에서 새로운 경험으로부터 배웠다고 할 수 있다. (Tom M. Mitchell) " 즉 머신러닝은 머신이 코드로 명시되지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 말한다.
Deep Learning에서는 여러 층(layer)을 사용하여 학습을 하게 된다. 최근의 딥러닝 모델들은 수십, 수백 개의 연속된 층을 가지고 있다. 즉 딥러닝은 연속된 층을 사용하여 데이터로부터 학습하는 것이다. Neural Network(신경망)이라는 모델을 사용하여 학습한다.
🌺 딥러닝의 특징
머신러닝을 활용하여 문제를 해결하려면 주어진 입력 데이터들을 변환하는 과정이 필요하다. 이를 Feature Engineering(특성 공학)이라고 한다. 하지만 딥러닝은 특성을 직접 찾지 않고 한 번에 모든 특성을 학습할 수 있다. 딥러닝은 층을 거치면서 점진적으로 더 복잡한 표현이 만들어지며 이런 점진적인 중간 표현이 공동으로 학습된다.
