파이토치 첫걸음 - 1. 딥러닝에 대하여

# 세줄요약 #

1. 딥러닝에 대해 배우기 전에 딥러닝을 포함한 넓은 개념인 머신러닝, 인공지능에 대한 개념을 알고가자.

• 인공지능: 기계가 인간의 인지 과정을 모방하는 것.
• 머신러닝: 명시적으로 프로그래밍되지 않은 상태에서 기계에서 학습할 능력을 부여하는 것을 의미
  • 머신러닝 알고리즘의 종류: 서포트 벡터 머신, k-최근접 이웃 알고리즘, 결정트리, 인공신경망 등등
• 딥러닝: 인공신경망에서 은닉층의 개수가 1개 이상인 네트워크인 '심층 신경망(Deep Neural Network)'을 사용한 기법.
  • 딥러닝은 머신러닝 기법 중 하나.

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 역사와 관계. [출처: https://hackernoon.com/difference-between-artificial-intelligence-machine-learning-and-deep-learning-1pcv3zeg]

 

2. 머신러닝의 주요한 세 분야: 지도학습, 비지도학습, 강화학습

• 지도학습(Supervised learning): 데이터와 각각에 해당하는 정답 쌍이 존재할 때 데이터와 정답 간의 상관관계를 모델링하는 방식
• 비지도학습(Unsupervised learning): 데이터만 있고 정답이 존재하지 않는 상황에서 데이터에 숨겨진 특정 패턴을 찾는 과정 (예. 군집화 알고리즘; Clustering)
• 강화학습(reinforcement learning): 특정 환경에서 어떤 행동을 했을 때 결과로 얻어지는 보상을 통해 학습하며 최종 보상이 극대화되는 방향으로 학습되는 방식.

 

3. 딥러닝이 각광받은 이유는 아이디어 자체는 1960~70년대에 이미 존재하였으나 최근 데이터와 연산 능력이 향상되면서 뜨기 시작했다.

• 인터넷 시대가 개막하면서 각종 데이터에 접근하는 것이 용이해졌다. 대표적인 예로 이미지넷 대회(ILSVRC)에서 인터넷에 공개된 이미지들을 모으고 라벨을 붙이는 데서 딥러닝 활용이 시작된 것.
• 컴퓨터 연산 속도가 발전하면서 딥러닝 연산 과정이 가능해졌고 특히 병렬연산이 가능한 GPU가 활용되면서 딥러닝이 재조명 받기 시작.
• 딥러닝 기술이 가장 활발히 적용되는 문제는 물체의 인식이며 이미지넷 대회의 경우 2012년 16.4%였던 오차율이 2017년 2.25%까지 줄어들면서 인간의 오차율(5%)을 넘는 수준에 이르렀다. 이외에도 의료, 게임, 보안, 금융 등의 다양한 분야에서 적용되는 중이다.

* 출처: 파이토치 첫걸음 / 최건호 / 한빛미디어