딥러닝 이란?
· 딥러닝은 기계학습의 한 분야로, 인공신경망을 사용하여 데이터로부터 복잡한 패턴이나 특징을 학습하고 예측하는 데에 사용됩니다. 이는 인간의 뇌에서 영감을 받은 모델로, 여러 층의 인공신경망을 사용하여 데이터의 추상적인 특징을 자동으로 학습할 수 있습니다. 딥러닝은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용되며, 최근 몇년간 많은 기술 발전을 이끌고 있습니다.
딥러닝 방법과 과정
· 문제 정의 및 데이터 수집: 먼저 해결해야 할 문제를 명확히 정의하고, 해당 문제를 해결하기 위한 데이터를 수집합니다. 데이터는 학습에 사용될 수 있도록 정제되고 레이블이 지정되어야 합니다.
· 데이터 전처리: 수집한 데이터를 분석하고, 모델에 적합하도록 전처리합니다. 이 과정에는 데이터 정규화, 누락된 값의 처리, 데이터 증강(필요한 경우), 특징 추출 등이 포함될 수 있습니다.
· 모델 설계: 딥러닝 모델을 설계합니다. 이는 층(layer)을 쌓아 다층 신경망을 만들거나, 이미 존재하는 사전 훈련된 모델을 활용할 수도 있습니다.
· 모델 학습: 준비된 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 학습 과정에서 모델은 입력 데이터를 분석하고 예측을 수행하며, 손실 함수를 최소화하기 위해 가중치를 조정합니다.
· 모델 평가: 학습된 모델을 테스트 데이터셋에 적용하여 모델의 성능을 평가합니다. 이를 통해 모델이 새로운 데이터에 대해 얼마나 일반화되는지 확인할 수 있습니다.
· 모델 튜닝 및 개선: 모델의 성능을 향상시키기 위해 하이퍼파라미터 튜닝 등의 과정을 거치며, 필요에 따라 모델의 구조나 학습 알고리즘을 수정합니다.
· 배포 및 유지보수: 성공적으로 학습된 모델은 실제 환경에서 배포되어 사용됩니다. 이후 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고 필요한 경우 업데이트 및 유지보수를 수행합니다.
