[ 딥러닝 기초 ] 01. 딥러닝 시작

대표적인 Deep Learning framework

 

TensorFlow

- 구글, 핵심코드 : C++

- 직관적인 고수준API

- 뛰어난 이식성 및 확장성(Tensorflow-lite, Tensorflow Extended)

- 진입장벽 다소 높음

-- tpu : 텐서플로우를 가속화시키기 위함

 

  Keras  

- 직관적이고 쉬운 API

- TenserFlow를 Backend로 활용

- 동일한코드로 CPU, GPU 에서 실행가능

 

  Pytorch  

- 페이스북이 만듦

- C/CUDA(NVidia 의 GPU) Backend로 사용

- 진입장벽이 낮음. 파이썬 문법과 유사

- GPU 가속연산

 

 

  신경망  

- 인공지능분야에서 쓰이는 알고리즘

- 입력과 가중치를 곱한 선형구조

- '인간의 뇌구조 모방했다' -> 뉴런과 뉴런사이에는 전기신호통해 정보를 전달

- Bias = 가중치 알파 / 활성함수 : 넘어오는값에대해 넘길것인지 아닌지 판단

전기적신호(들어오는것들을 다 합쳐) -> 임계치 넘으면 -> 출력신호

 

 

  인공신경망(Artificial Neuron)  

 

- 뉴런들이 모인 하나의 단위를 '층' 이라 하고, 여려층으로 구성할수있음( Input layer - hiddin layer들123... - output layer)

 

- 노드와 엣지로 표현

- 하나의 노드에서 입력과 가중치 곱하고, 더하는 선형 계산

 

인공신경망, 여러개의 인공뉴런들이 모여 연결된 형태

 

 

 

- 완전연결 계층

  = 모든 노들이 서로 연결된 신경망    = Dense layer

- 신경망의 기본형태

   : Dense Layer

 

 

 

 

 

 

  신경망의 활용  

 회귀 

- 잡음을 포함한 학습데이터로부터 어떤 규칙을 찾고,

  연속된 값의 출력을 추정

- 나이, 키, 몸무게에 따른 기대수명, 아파트방의개수 등

 

 

 

 

 

 

 분류 

- 입력값에따라 특정 범주(category)로 구분하는문제 : 분류곡선(직선)

 찾아야함

- 범주의개수에따라 이진, 로지스틱, 회귀, 선형회구와 비슷하지만 범주형데이터를 분류하는방향으로 선을그음

- ex) 면접점수, 실기점수, 필기점수에따른 시험의 합격 여부

 

 

 

 

 

다중분류 

- 꽃잎모양, 색깔에 따른 꽃의 종 분류