딥러닝(Deep Learning) 입문 - Deep하지 않은 입문 영상 요약

내가 인공지능을 공부해 보려고 하는 이유는 나만의 번역기를 만들어 보고 싶어서다.

물론 Google Translation이라는 상당히 좋은 결과를 만들어주는 번역기가 있지만,

범용 말고, 각 분야별로 Google을 뛰어넘을 수 있는 번역기를 만들고 싶다.

그리고 코딩은 내 오랜 꿈이기도 하다.

영화에서 나오는 천재 컴퓨터 해커들이 노트북 하나로 모든 것을 다 만들어내는 모습이 졸라... 멋있어 보였다.

그래서 나도 저거 해보고 싶다... 라는 마음으로 30년 넘게 살았던 것 같다.

물론 그동안 노력을 1도 안했다.

노력했다면 지금쯤 노가다 개발자라도 되었겠지.

 

인공지능에도 여러 분야가 나뉜다고 들었다.

그걸 그림으로 표현하면 대충 이렇다고 한다.

 

 

내가 배우고자 하는 번역 분야는 그중에서도 딥러닝의 분야에 속한다.

딥러닝 좀 배워보겠다고 구글링에 유투블링까지 하다가 진짜 쉽게 설명하는 짧은 영상을 만났다.

이후 공부에도 도움을 얻고자 해당 내용을 짧게 정리하는 블로그를 남긴다.

 

[영상 내용 요약]

머신 러닝(Machine Learning)

기계가 기존 데이터를 통해 무언가 학습을 진행하고, 이 과정에서 기계 자신만의 알고리즘을 만드는 것이다.

그러니까, 사람이 무언가를 배우는 것처럼 여러 번의 반복을 통해 기계가 사물의 이치를 깨닫는 느낌의 학습이 이루어진다는 말이다.

실질적인 데이터를 많이 사용하여 학습을 진행할수록 기계가 만들어내는 결과물의 정확도가 올라간다고 한다.

 

딥러닝(Deep Learning)

뉴럴 네트워크(Neural Network)를 이용해서 머신러닝을 진행하는 것을 말한다.

뉴럴 네트워크랑 뇌 신경망을 본떠서 만든 연산 네트워크를 가리킨다.

 

[딥러닝이 잘하는 분야]

1. 이미지 판별

이미지를 구분하여 인지하는 학습을 잘한다고 한다.

이미지 구분을 할 수 있으면 자율주행 자동차처럼 외부 상황을 인지하여 다음 행동을 해야 하는 판단 능력을 갖추는 데 도움이 된다.

2. 순서가 있는 데이터의 추론/분석

순서가 있는 데이터의 대표적인 사례로 보통 번역을 이야기한다.

한글에서 영어로 번역하는 것은 순서가 있는 한글 데이터를 순서가 있는 영어 데이터로 만들어내는 과정이니까.

 

[원본 영상]

 

정말 중학교 졸업할 정도의 지식이면 이해는 크게 어렵지 않을 것 같다.

이런저런 대학생들이 볼법한 내용만 보다가 이걸 보니 절로 고개가 끄덕여졌다.

문과생이고 코딩이 뭔지도 모르지만 궁금한 사람들은 많은 도움이 될 것 같다.