[Deep Learning] What is D/L? 딥러닝이란?

 

딥러닝이란 무엇인가?

딥러닝 알고리즘은 여러 계층의 계층 구조를 사용하여 표현을 학습(복수 수준)하려고 시도함
시스템에 엄청난 양의 정보를 제공하면 다음과 같은 작업이 시작됨

• 그것을 이해하고 유용한 방법으로 대응한다.
• 효과적인 엔드 투 엔드 공동 시스템 학습
  
• 대량의 교육 데이터 활용
  
• 딥러닝은 시각적, 언어적 정보를 표현하기에 매우 유연하고 학습 가능한 프레임워크를 제공한다.
• 딥러닝이 가장 혁신을 이루어낸 분야 : 이미지처리, 자연어(NLP)처리 (네이버 papago)

 

2010년 이후 Deep Neural Network로 인해 Deep Learning이 다시 각광을 받고있다.

그 이유는 크게 두 가지로 뽑을 수 있다.

첫째, 굉장히 많은 데이터가 사용가능하게 되었고,

둘째, 병렬처리 도구, 환경이(GPU 등) 비약적인 발전으로 인해서이다. 

(이때 neural network가 행렬연산이기때문에 병렬 처리가 굉장히 많이 들어있다.)

 

따라서 굉장히 많은 데이터가 자동으로 생기고, 그 데이터를 처리할 수 있는 컴퓨팅 시스템이 갖춰지게 되었다.

이를 통해 굉장히 복잡한 Neural Network도 짧은 시간안에 처리할 수 있게 되면서 

더 좋은 학습(많은 양의 데이터)을 시켜 더 좋은 결과 값을 얻을수 있게 되었기 때문에 Deep Learning이 다시금 각광을 받고 있다.

이미지 처리의 자동차 사진을 예시로 들어보겠습니다.

 

자동차 사진을 딥러닝 알고리즘에 넣게되면 

픽셀단위로 input을 받은만큼 feature들을 학습을 합니다.

그리고 이제 사진을 넣었을때 이 사진이 자동차 사진인지, 자동차 사진이 아닌지 판단이 가능하게 됩니다! 

 

(이러한 예를 유튜브 - 조코딩 - 사과 / 토마토 구분 영상을 통해  실제 과정을 들을 수 있습니다. www.youtube.com/watch?v=USQGTW34lO8)

 

 

따라서 이러한 딥러닝의 특징을 이해하고 활용하기 위해서는 뉴럴네트워크를 잘 이해해야합니다!

 

다음 포스팅에서는 뉴럴네트워크를 알아보도록 하겠습니다. 🕵️‍♂️