장교수의 딥러닝 by 장병탁

[ 밑줄/연결 ]

 

학습 시스템이 만든 모델은 데이터에 대한 지식을 포함하고 있다. 따라서 머신러닝은 자동으로 지식을 발견하는 기술로도 볼 수 있다. 이는 데이터마이닝 분야에서 머신러닝 기술이 중요한 이유이다. 

 

딥러닝은 뇌를 모사한 학습 모델로서, 많은 수의 신경층을 쌓아 입력된 데이터가 여러 단계의 특징 추출 과정을 거쳐 자동으로 고수준의 추상적인 지식을 추출하는 방식이다. 또한, 특징 추출과 특징 분류, 두 단계로 나누어 학습하던 기존의 문제를 특징 학습의 문제로 통합하여 학습하는 보다 자동화된 학습 기술이다. 특히 복잡한 데이터를 입력으로 주어도 표현을 자동으로 학습해내기 때문에 풍부한 학습 데이터가 존재하면 보다 좋은 성능을 낼 수 있다.

 

사람이 알고리듬을 설계하는 컴퓨터 프로그래밍과 달리 머신러닝은 기계가 스스로 알고리듬을 자동프로그래밍하는 방식이다. 

(다층퍼셉트론)

복잡한 패턴 분류를 위해서는 입출력 간의 복잡한 변환 구조를 만들어 낼 수 있어야 한다.....다수의 뉴런을 사용하고 뉴런층을 추가하여 점차 복잡한 구조의 의사결정 경계를 만들어 낼 수 있다. 

(딥러닝 개념)

[ 자평 ]

 

문과/경상대를 나온 내가 읽기에는 난이도가 있는 책이다.

개발자가 아니므로 필요한 부분만 훑어 읽었다.