딥러닝 기초

도입부

딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI) 분야에서 가장 주목받는 기술 중 하나로, 여러 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 이미지를 인식하거나 자연어를 처리하는 것과 같은 복잡한 문제를 해결하는 데 있어 딥러닝의 역할은 날이 갈수록 커지고 있습니다. 이 글에서는 딥러닝의 기본 개념을 이해하고, 실제로 어떻게 구현할 수 있는지를 살펴보겠습니다. 딥러닝의 기초를 이해하는 것은 데이터 과학과 AI 분야로 진입하기 위한 중요한 첫걸음입니다.

본문

딥러닝이란 무엇인가?

딥러닝은 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)을 기반으로 한 머신러닝(Machine Learning)의 한 분야입니다. 일반적인 머신러닝과의 차이점은 바로 '깊이'에 있습니다. 즉, 딥러닝은 여러 층(layer)으로 구성된 신경망을 사용하여 데이터를 학습합니다. 이러한 구조 덕분에 딥러닝은 복잡한 패턴을 학습하고 예측하는 데 매우 효과적입니다.

신경망의 기본 구조

신경망은 크게 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer), 출력층(output layer)으로 구성됩니다. 각 층은 여러 뉴론(neuron)으로 이루어져 있으며, 각 뉴론은 다른 뉴론과 연결되어 있습니다.

입력층: 데이터를 입력받는 층입니다. 각 입력 노드는 데이터의 특징(feature)을 나타냅니다.
은닉층: 입력층과 출력층 사이에 위치하며, 데이터의 패턴을 학습합니다. 은닉층의 수와 각 층의 노드 수는 모델의 복잡도를 결정합니다.
출력층: 예측 결과를 출력하는 층입니다.

활성화 함수(Activation Function)

활성화 함수는 입력 신호를 출력 신호로 변환하는 역할을 합니다. 비선형성을 추가하여 신경망이 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 합니다. 대표적인 활성화 함수로는 ReLU(Rectified Linear Unit), 시그모이드(sigmoid), 하이퍼볼릭 탄젠트(tanh) 등이 있습니다.

import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

def tanh(x):
    return np.tanh(x)

def relu(x):
    return np.maximum(0, x)

# 테스트 입력
test_input = np.array([-1.0, 0.0, 1.0, 2.0])
print("Sigmoid:", sigmoid(test_input))
print("Tanh:", tanh(test_input))
print("ReLU:", relu(test_input))

학습 과정

딥러닝 모델의 학습은 주로 두 단계로 이루어집니다: 순전파(forward propagation)와 역전파(backpropagation).

순전파: 입력 데이터를 모델에 통과시켜 예측값을 생성합니다.
역전파: 예측값과 실제값의 차이를 계산하여 오차를 줄이도록 가중치(weight)를 업데이트합니다. 주로 경사 하강법(Gradient Descent)을 사용하여 가중치를 조정합니다.

딥러닝 구현: 간단한 MNIST 분류 예제

Python과 Keras 라이브러리를 사용하여 간단한 딥러닝 모델로 MNIST 데이터셋을 분류해보겠습니다. MNIST는 손글씨 숫자 이미지 데이터셋으로, 딥러닝 학습에 자주 사용됩니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# MNIST 데이터 로드
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 데이터 전처리
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 모델 생성
model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 모델 학습
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 모델 평가
model.evaluate(x_test, y_test)

위 코드에서는 Keras의 Sequential API를 사용하여 간단한 신경망을 구성했습니다. 첫 번째 층은 입력 이미지를 1차원으로 펼치는 역할을 하고, 두 번째 층은 128개의 뉴론을 가진 은닉층으로 ReLU 활성화 함수를 사용했습니다. 마지막 층은 10개의 뉴론을 가진 출력층으로, 소프트맥스(softmax) 함수를 이용하여 각 클래스에 대한 확률을 출력합니다.

딥러닝 기초

딥러닝 기초

도입부

본문

딥러닝이란 무엇인가?

신경망의 기본 구조

활성화 함수(Activation Function)

학습 과정

딥러닝 구현: 간단한 MNIST 분류 예제

딥러닝 모델의 개선

결론

추가 학습 자료