1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝
딥러닝을 공부하기에 앞서 딥러닝과 관련된 머신러닝, 인공지능이라는 단어에 대해 짚고 갈 필요가 있습니다. 먼저 큰 틀에서 살펴보면 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야이고, 머신러닝은 인공지능의 하위분야로 구분할 수 있습니다.
가장 먼저 인공지능이 무엇인가를 살펴보면, 인공지능이라는 용어를 처음 사용한 존 매카시(John McCarthy)는 인공지능이 무엇이냐는 질문에 다음과 같이 대답하였습니다.
It is the science and engineering of making intelligent machines, especially intelligent computer programs. It is related to the similar task of using computers to understand human intelligence, but AI does not have to confine itself to methods that are biologically observable.
즉, 인공지능은 간단히 말해서 주어진 과제에 대해 판단을 할 수 있는 "지능"을 가진 컴퓨터 프로그램의 구현이라고 말할 수 있을 것 같습니다. 이러한 "지능"을 구현하기 위한 방법 중 하나가 데이터를 기반으로 학습하는 머신러닝이라는 기법입니다. 딥러닝은 그러한 머신러닝의 하위 분야로, 사람의 신경망을 모방하여 효과적으로 학습이 가능한 알고리즘입니다.
2. 딥러닝 실행을 위한 준비물
딥러닝을 실행하기 위해서 기본적으로 필요한 것들은 데이터, 컴퓨터, 프로그램입니다.
딥러닝은 데이터를 이용하여 학습하여 예측을 수행합니다. 이때 데이터에 이름표를 통해 정답이 주어진 형태로 학습하는 것을 지도 학습(supervised learning)이라 하고, 반대로 이름표가 없이 사람의 개입 없이 주어진 데이터를 이용하여 학습하는 것을 비지도 학습(unsupervised learning)이라고 합니다.
딥러닝을 실행하기 위해 컴퓨터에서 CPU를 이용하여 동작시킬지, GPU에서 동작시킬지를 선택할 수 있습니다. 많은 데이터를 활용해야 하는 경우라면 GPU 작업 환경이 더 적합합니다.
딥러닝을 실행시키기 위해서는 주어진 작업 환경(컴퓨터)에서 데이터를 이용하여 실행시킬 프로그램을 작성해야 합니다. 여기서는 여러 작업환경 중 jupyter notebook을 이용하여 프로그래밍을 진행할 예정입니다.
3. 딥러닝 작업환경 구축
모두의 딥러닝에서는 구글 코랩을 기반으로 실습을 진행하였지만 여기서는 WSL을 이용하여 Linux 환경에서 Anaconda를 설치한 후 가상 환경에서 실행할 예정입니다.
Anaconda 설치
1. 설치할 버전의 링크 복사
아나콘다를 다운로드 하기 위해 https://repo.anaconda.com/archive 로 이동하여 운영체제, 버전 등을 자신의 환경과 일치하는 패키지의 링크를 복사합니다. 2023년 11월을 기준으로 Anaconda3-2023.09 버전까지 업데이트 되어있지만 책에서는 Anaconda3-2021.11 버전을 기준으로 실습을 진행하고 있기 때문에 해당 버전으로 다운로드합니다.
2. Bash를 이용하여 설치
2-1. 웹서버로부터 파일 다운로드
Bash에 다음과 같이 wget 명령어를 입력합니다.
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
2-2. 설치 끝내기
다운로드가 성공적으로 되었다면 다음과 같이 bash 명령어를 입력하여 약관 동의, 초기화 등을 진행하여 설치를 완료합니다.
bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
3. 가상환경 생성
아나콘다는 여러 가상환경을 생성하여 하나의 컴퓨터에서 프로그램 별로 독립적인 개발환경을 생성하여 버전, 라이브러리, 모듈 등의 충돌을 피하게 도와줍니다.
Bash에 다음과 같이 명령어를 입력하여 작업 환경을 추가하고 활성화 할 수 있습니다. 예시로 "deep_learning"이라는 이름의 가상환경을 추가하였습니다.
3-1. 가상환경 생성
conda create -n deep_learning python=3.9.7
conda activate deep_learning
3-2. 필요 라이브러리 설치
다음과 같이 명령어를 입력하여 tensorflow, keras를 설치합니다. 책에서는 tensorflow version 2.6.1, keras version 2.6을 설치하였기 때문에 다음과 같이 버전을 추가하여 설치하였습니다.
pip install tensorflow==2.6.1pip install keras==2.6
3-3. 주피터 노트북 설치
conda install jupyter notebook
jupyter-notebook --generate-config
3-4. 주피터 노트북 실행
다음 명령을 입력하면 URL이 출력됩니다. 그 URL을 복사하여 브라우저로 접속하면 주피터 노트북 환경에서 프로그래밍을 진행할 수 있습니다.
jupyter notebook
Reference
- 해당 글은 "모두의 딥러닝" 1장을 기반으로 작성되었습니다.
- 조태호. 모두의 딥러닝 (개정3판). 길벗(2022)
- 인공지능(AI)이란 무엇인가요?. IBM. https://www.ibm.com/kr-ko/topics/artificial-intelligence
