딥러닝이 뭔가요?-1.개요

호기심 많은 비전문가용 설명문

사람들의 딥러닝에 대한 관심은 이전부터 많았었지만, 제가 최근 들어 발견한 흥미로운 점은 업무상 딥러닝을 구현할 일이 없는 분들도 상당히 많은 관심을 가지고 리서치를 해본다는 점입니다. 이렇게 호기심 많은 '비전문가'분들의 활동을 보면 데이터 분석을 업으로 삼으며 연구에 있어 큰 방해도 받지 않는 환경에 있으면서도 현실에 안주하고 있는 제 자신을 반성하게 됩니다.

애초에 브런치 글을 어렵게만 느껴지는 통계 모형을 조금이나마 쉽게 풀이하는 목적으로 활용하려 했기에, 오늘부터 딥러닝의 시초와 요즘 트렌드까지 '비전문가'를 대상으로 설명해보려 합니다.

저도 배워가면서, 찾아가면서 적는 글이기 때문에 혹시 부족한 점이 있다면 말씀 주세요.:)

"Learning tensorflow and deep learning without PhD"

https://cloud.google.com/blog/big-data/2017/01/learn-tensorflow-and-deep-learning-without-a-phd

위의 이미지는 Martin Görner라는 사람이 설명한 tensorflow를 이용한 딥러닝 강좌에서 활용된 자료입니다. 링크도 걸어두었으니 관심 있으신 분들은 시간 되실 때 강좌도 함께 들어보면 좋을 것 같습니다.

위의 이미지를 보면 여러가지 키워드가 있습니다. 딥러닝을 위해 공부 좀 하셨던 분들이라면 위의 키워드들은 개념적으로, 수학적으로 이해하셨을거라 생각됩니다. 하지만 단순한 호기심과 흥미를 위해 알아보시는 비전문가/비전공자에게는 디테일한 수학 내용은 불필요하다고 생각하기 때문에, 저는 최대한 적은 수학적 설명을 기반으로 여러분의 흥미를 더욱 증진시킬 수 있는 설명을 드리겠습니다.

[목차] - 딥러닝이 뭔가요?

1. 개요

2. 신경망의 구조

3. 우리가 이야기하는 딥러닝, 다층 신경망

4. 발전된 딥러닝의 활용 예시, CNN/RNN/GAN