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인공지능 연구노트/딥러닝

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딥러닝(Deep Learning) 개발 과정 딥러닝 개발을 하라! 딥러닝...... 개발? 딥러닝을 개발하라는 게 도대체 무슨 소리야? 딥러닝을 이용하여 개발을 하려다 보면 부딪치게 되는 이 막연함. 어떤 개발도 다 마찬가지겠지만 딥러닝 개발도 개발자가 경험적으로 실행해 온 나름의 과정이 있을 것이다. 하지만 딥러닝 개발을 이제 막 시작하려는 사람들은 다음과 같은 일반적인 순서를 기억하고 있으면 좋을 것이다. Step 1. 문제 정의 Step 2. 데이터 수집 Step 3. 데이터 전처리 Step 4. 딥러닝 알고리즘 적용 - 알고리즘 구현, 데이터 입력, 결과 수집 Step 5. 딥러닝 성능 평가 Step 6. 배포 Step 7. 유지 보수 출처 : 서두르지 말고 천천히 차근차근 딥러닝, 노기섭(2021) 여기까지만 봐도 딥러닝 개발이라는 것이 ..
인공신경망이란? 인공신경망의 개념 인공신경망이란? 인간의 신경망을 흉내 낸 것. ​ 흠...그렇다면인간의 신경망을 어떻게 흉내냈다는 것인가? 먼저, 인간의 신경망에 대해서 간단하게 살펴보자. ​ 뉴런(Neuron) 인간의 뇌는 기본적으로 신경망을 구성하는 뉴런으로 구성되어있다. 그리고 인간의 뇌는 약 1,000억 개 이상의 뉴런이 시냅스(Synapse)를 통해 병렬연결 되어있다. 결국, 인간의 뇌를 구성하고 있는 신경망은 뉴런으로 구성되어 있으며 뉴런과 뉴런은 시냅스로 연결되어 있다는 것. 위 그림에서 활성화함수는 뉴런의 출력값을 정하는 함수. 가장 간단한 형태의 뉴런은 입력에 가중치를 곱한 뒤(행렬의 곱셈임) 활성화함수를 취하면 출력을 얻을 수 있음. ​ ​ 뉴런을 이용한 인간의 신경 전달은 다음과 같은 순서로 일어난다. Step1. ..
주요 인공신경망(ANN, DNN, CNN, RNN, AE, GAN, UNET) 개념 지도학습 - ANN, DNN, CNN, RNN 비지도학습 - AE, GAN 고급지도학습 - UNET ​ ANN (Artificial neural network, 인공신경망) - 두뇌의 신경망을 흉내 낸 인공지능 기술 - 입력 계층, 은닉 계층, 출력 계층으로 구성 - 초기에는 기술적 한계로 은닉 계층을 한 개만 포함하여 주로 총 3개 계층으로 ANN 구성 ​ DNN (Deep neural network, 심층신경망) - 은닉 계층을 여러 개 쌓아서 만든 인공신경망 - 다수의 은익 계층을 사용하는 DNN은 ANN에 비해 더 우수한 성능을 보임 ​ CNN (Convolutional neural network, 합성곱신경망) - 영상 처리에 많이 활용되는 합성곱을 이용하는 기술 - 합성곱에 사용되는 필터들은 ..

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