[Deep Learning][딥러닝] 딥러닝 개요

• 인공지능 (AI - Artificial Intelligence)
• • 지능: 어떤 문제를 해결하기 위한 지적 활동 능력
  • 인공지능
    • 기계가 사람의 지능을 모방하게 하는 기술
    • 규칙기반, 데이터 학습 기반
• 머신러닝(Machine Learning)
• • 데이터 학습 기반의 인공 지능 분야
  • 기계에게 어떻게 동작할지 일일이 코드로 명시하지 않고 데이터를 이용해 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 인공지능의 한분야
  • Feature engineering 단계에서 사람이 초기 입력 데이터를 여러 방식으로 변환해야 함
• 딥러닝 (Deep Learning)
• • 인공신경망을 기반으로 하는 머신러닝의 한 분야. 대용량 데이터 학습에 뛰어난 성능을 나타낸다.
  • 한 번에 모든 특성을 학습 (End-to-End model)

딥러닝의 특징

머신러닝

딥러닝

딥러닝으로 할 수 있는 일

딥러닝 프로세스

• Input과 target를 여러 층을 사용하여 연결하는 모형을 구축
• 각 층에서 입력데이터는 weight를 통해 출력데이터와 연결됨
• 딥러닝 모형 학습의 목표: Weight의 정확한 값을 찾는 것
• Loss function: 신경망을 통해 출력된 output(prediction)이 실제 데이터 target 값과 얼마나 다른지를 측정
• Optimizer: loss function으로부터 loss score를 계산하고 이 값이 감소하는 방향으로 weight를 수정해나가는 방식을 구현하는 방식 (backpropagation 방법)

딥러닝의 종류

• DNN (Deep Neural Network)
• CNN (Convolution Neural Network)
• RNN (Recurrent Neural Network)

tensorflow

• https://www.tensorflow.org/?hl=ko
• 구글에서 오픈소스로 공개한 다양한 수치 연산과 딥러닝을 위한 라이브러리. 구글내 연구와 제품개발을 목적으로 사용하던 라이브러리를 2015년 공개.

Keras

• 파이썬으로 구현된 쉽고 간결한 딥러닝 라이브러리로 구글 개발자인 프랑소와 숄레(François Chollet)가 개발. 딥러닝 비전문가라도 쉽게 딥러닝 모델을 개발하고 활용할 수 있도록 직관적인 API를 제공한다. 내부적으로는 텐서플로우(TensorFlow), 티아노(Theano), CNTK 등의 딥러닝 전용 엔진위에서 작동된다.
• Tensorflow 2.0 부터 Keras가 텐서플로에 포함됨.

tensorflow 설치

• CPU버전
  • pip install tensorflow
  • conda install -c anaconda tensorflow
• GPU버전
  • pip install tensorflow-gpu
  • conda install -c anaconda tensorflow-gpu

conda 가상환경 만들기

1. conda create -n tf2 python=3.7
2. activate tf2
3. conda install -c anaconda jupyter pandas matplotlib seaborn scikit-learn tensorflow
   • conda install -c anaconda tensorflow