[딥러닝] Theme01. 딥러닝이란? 인공지능의 시발점

딥러닝(Deep Learning)은 머신 러닝의 한 분야로서, 인공신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 하는 학습 방법을 의미합니다. 딥러닝은 인공지능의 한 부분으로, 컴퓨터가 데이터를 학습하고 문제를 해결할 수 있도록 하는 기술입니다.

 

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인공신경망 구조

딥러닝은 인공신경망을 사용하여 데이터를 처리하고 패턴을 학습합니다. 인공신경망은 뇌의 신경망에서 영감을 받아 만들어진 모델로, 입력층, 은닉층, 출력층 등으로 구성되며 각 층에는 여러 개의 뉴런이 있습니다.

 

 

다층 인공신경망

딥러닝은 여러 개의 은닉층을 가진 다층 인공신경망을 사용하는데, 이를 딥 네트워크(Deep Network)라고도 합니다. 다층 구조를 통해 데이터의 복잡한 패턴과 특징을 학습할 수 있습니다.

 

 

데이터 기반 학습

딥러닝은 많은 양의 데이터를 사용하여 자동으로 모델을 학습합니다. 대규모 데이터셋을 사용하면 더 정확하고 일반화된 모델을 구축할 수 있습니다.

 

 

 

역전파 알고리즘

딥러닝은 역전파(backpropagation) 알고리즘을 사용하여 모델을 학습합니다. 역전파는 출력과 목푯값의 오차를 이용하여 네트워크의 가중치를 조정하여 오차를 최소화하는 방향으로 학습합니다.

 

 

자동 특징 추출

딥러닝은 데이터로부터 특징을 자동으로 추출하고 학습할 수 있습니다. 이로 인해 전통적인 머신 러닝 방법보다 더 높은 성능을 보이며, 사람이 수동으로 설계한 특징 추출 방법보다 효과적입니다.

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위에서 설명한 다양한 기술들을 우리는 파이썬 언어와 넘파이(Numpy), matplotlib 라이브러리로 하나씩 구현해 볼 예정입니다.

 

넘파이(Numpy) 라이브러리

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NumPy(넘파이)는 파이썬의 핵심 과학 컴퓨팅 라이브러리로서, 다차원 배열(Array)을 다루는 기능과 고성능 수학 함수를 제공하는 라이브러리입니다. NumPy는 Numeric Python의 줄임말로, 과학적 데이터 처리, 수치 계산, 선형 대수 연산 등 다양한 수학적 작업에 매우 유용합니다.

 

- NumPy의 주요 특징

1. 다차원 배열: NumPy는 다차원 배열을 처리하기 위한 핵심 기능을 제공합니다. NumPy 배열은 동일한 데이터 타입의 원소들로 구성되며, N 차원 배열을 손쉽게 생성하고 조작할 수 있습니다.
2. 고성능 수학 함수: NumPy는 배열을 이용하여 벡터화된 연산을 수행하므로, 반복문을 사용하지 않고도 빠른 수학 연산을 할 수 있습니다. 선형 대수, 통계, 난수 생성 등 다양한 수학 함수를 지원합니다.
3. 브로드캐스팅: NumPy는 다른 형상(shape)의 배열들 간에도 산술 연산을 가능하게 하는 브로드캐스팅 기능을 제공합니다. 이로 인해 배열들을 간편하게 조작할 수 있습니다.
4. 효율적인 배열 연산: NumPy는 C로 구현된 내부 루틴을 사용하여 빠른 배열 연산을 제공합니다. 따라서 대량의 데이터를 처리하는데 매우 효율적입니다.
5. 인덱싱과 슬라이싱: NumPy 배열은 파이썬의 리스트와 유사하게 인덱싱과 슬라이싱을 지원합니다. 이를 통해 배열의 부분 데이터에 접근하고 조작할 수 있습니다.

 

 

matplotlib 라이브러리

Matplotlib(맷플롯립)은 파이썬의 데이터 시각화를 위한 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나로, 2D 그래프를 그리는데 사용됩니다. Matplotlib을 사용하면 선 그래프, 산점도, 막대그래프, 히스토그램, 원그래프 등 다양한 유형의 그래프를 생성하고 시각화할 수 있습니다.

 

 

-Matplotlib의 주요 특징

1. 유연하고 다양한 그래프: Matplotlib은 다양한 종류의 그래프를 지원합니다. 데이터의 특성에 맞게 선 그래프, 산점도, 막대그래프, 히스토그램, 원그래프 등 다양한 스타일의 그래프를 생성할 수 있습니다.
2. 인터랙티브 기능: Matplotlib은 그래프를 상호작용적으로 사용할 수 있는 기능을 제공합니다. 그래프에 마우스를 올리면 정보를 툴팁으로 표시하거나, 그래프를 드래그하여 확대/축소하는 등의 인터랙티브한 기능을 사용할 수 있습니다.
3. 다양한 출력 형식: Matplotlib은 그래프를 다양한 형식으로 저장할 수 있습니다. PNG, JPEG, PDF, SVG 등 다양한 이미지 형식으로 저장할 수 있어 웹, 문서, 보고서 등에서 활용할 수 있습니다.
4. 커스텀화와 스타일링: Matplotlib은 그래프의 다양한 요소를 커스텀하고 스타일링할 수 있는 기능을 제공합니다. 색상, 선 스타일, 레이블, 축의 눈금 등을 조정하여 그래프를 원하는 대로 꾸밀 수 있습니다.
5. 다른 라이브러리와 연동: Matplotlib은 다른 과학 및 데이터 분석 라이브러리와 호환되며, 특히 NumPy와 함께 사용하여 데이터 시각화에 용이합니다.

 

다음 게시물에서는 간단하게 넘파이와 matplotlib 라이브러리의 사용 방법에 대해 알아보겠습니다.

감사합니다.