💡 딥러닝이란?
"딥 러닝은 스스로 학습 및 개선하는 대규모 신경 네트워크"
딥러닝은 인공 신경망(ANN: artificial neural network)을 사용하여 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측하는 기술이다. 이는 사람의 뇌에서 영감을 받은 방식으로 작동한다. 딥러닝은 많은 양의 데이터를 사용하여 복잡한 문제를 해결하고, 입력 데이터의 특징을 스스로 학습하여 의미 있는 정보를 추출한다.
인공 신경망은 여러 층의 뉴런으로 구성되어 있다. 입력층에서 데이터를 받아들이고, 중간에 은닉층을 거쳐 출력층으로 결과를 내보내는 구조이다. 각 층의 뉴런은 이전 층의 출력을 입력으로 받아들이고 가중치와 활성화 함수를 적용하여 다음 층으로 신호를 전달한다. 이 과정을 여러 번 반복하면서 모델은 데이터에서 패턴을 학습하게 된다.
🔎 딥러닝, 왜 중요할까?
딥러닝은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 예를 들어, 이미지 인식에서는 딥러닝 모델이 사물이나 얼굴을 식별하고 분류하는 데 사용된다. 또한 자연어 처리에서는 번역, 대화 시스템, 텍스트 분류 등 다양한 작업을 수행하는 데 활용된다. 딥러닝은 데이터의 특성에 따라 모델을 조정하고 학습시켜 문제를 해결하는 데 매우 유연하며, 최근 몇 년간 놀라운 발전을 이루고 있다.
💡 딥러닝 프레임워크의 종류
여러 딥러닝 프레임워크와 머신러닝 라이브러리가 있지만, 주로 사용되는 네 가지 프레임워크인 Keras, TensorFlow, PyTorch, 그리고 Scikit-learn에 대해 알아보자.
1. Keras
- 간편성과 유연성 : 사용자 친화적인 API를 제공하여 딥러닝 모델을 빠르게 구축할 수 있다.
- 모듈화 : 모듈화된 구조로 쉽게 딥러닝 모델을 설계하고 적용할 수 있다.
- 높은 수준의 추상화 : 사용자가 간단하게 모델을 구축할 수 있도록 하여, 빠르게 프로토타이핑이 가능하다.
- TensorFlow 2.x 이후 공식적으로 표준 API로 포함: TensorFlow의 일부로써 Keras가 통합되어, TensorFlow 기반의 풍부한 기능을 사용할 수 있다.
2. TensorFlow:
- 다양한 활용: 딥러닝 모델 구축과 관련된 전반적인 머신러닝 및 수치 연산을 수행하는 라이브러리이다.
- 유연성: 그래프 기반의 연산을 수행하여 분산 학습, 모바일, IoT 디바이스 등 다양한 플랫폼에서 활용할 수 있다.
- 자동 미분 기능: 역전파 및 그래디언트 계산을 자동화하여 딥러닝 모델 학습을 지원한다.
- 커뮤니티와 문서화: TensorFlow는 풍부한 커뮤니티와 다양한 문서화 자료가 있어 학습 및 문제 해결이 용이하다.
3. PyTorch:
- Dynamic Computational Graph: 동적 계산 그래프로 유연한 모델 구성 및 디버깅이 가능하다.
- Pythonic: Python 프로그래밍 스타일에 가까운 사용법을 지원한다.
- 연구 및 실험에 유용: 연구자들이 실험적인 딥러닝 모델을 개발하고 학습시키는 데 사용된다.
4. Scikit-learn:
- 전통적인 머신러닝 알고리즘 제공: 회귀, 분류, 군집화, 차원 축소 등 전통적인 머신러닝 알고리즘을 제공한다.
- 사용자 친화성: 간단하고 직관적인 API로 쉽게 사용할 수 있다.
- 모델 평가 및 전처리 도구: 모델 평가, 하이퍼파라미터 튜닝, 데이터 전처리 등을 위한 다양한 도구를 제공한다.
이 프레임워크들은 각자의 특징과 장단점을 가지고 있으며, 문제에 따라 적합한 도구를 선택하는 것이 중요하다.
💡 딥러닝 vs 머신러닝
인공지능이라는 범주안에 머신러닝이 있고 머신러닝안에 딥러닝이 포함되어 있는 개념이다.
머신러닝에 대해서 정리해 놓은 포스팅을 참고하면 좋을 것 같다. -> 머신러닝 포스팅
머신러닝은 데이터를 기반으로 컴퓨터가 패턴을 학습하고 결정을 내리는 알고리즘과 기술의 모음이다. 이를 통해 컴퓨터는 프로그래밍된 명시적인 규칙이 아니라 데이터에서 학습된 패턴을 기반으로 작업을 수행한다. 머신러닝은 주어진 데이터로부터 특징을 추출하고 이를 사용하여 예측, 분류, 군집화 등의 작업을 수행한다. 머신러닝은 주로 다양한 알고리즘과 기술을 포함하는 개념으로, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 학습 방식을 포함한다.
딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공 신경망을 사용하여 데이터로부터 고수준의 추상적인 특징을 학습하는 데 중점을 둔다. 이는 많은 수의 층으로 이루어진 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하고 해석하는 데 유용하다. 딥러닝은 대규모의 데이터와 계산 리소스가 필요하며, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘한다.
간단히 말하자면, 딥러닝은 머신러닝의 한 부류로, 인공 신경망을 사용하여 더욱 복잡하고 추상적인 특징을 학습하는 것에 초점을 두고 있다. 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야 중 하나로 볼 수 있으며, 머신러닝은 더 넓은 의미의 개념으로, 딥러닝 이외의 다양한 학습 방식과 알고리즘을 포함한다.
