딥러닝

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정형데이터: db에서 처리 가능한 데이터

비정형데이터: 텍스트, 이미지, 소리 형태의 데이터, 인간이 사용하는 자연어로 표현됨

 

인공지능: 컴퓨터가 사람의 지적행동을 따라하는 능력

크게 컴퓨터비전, 자연어처리, 음성인식 분야으로 나뉨 현재는 자연어처리가 각광 받음

 

9대 핵심 기술은 GPT-3, 연합학습, 엣지AI, 트랜스포머, 시스템2AI, 자기지도학습, 생성적 AI, 전이학습, AutoML

연합학습: 민감정보가 보호되는 분산 AI 학습, 병원 등 민감데이터 보유기관에 활용될 수 있음

생성적AI: 인식을 위한 AI를 넘어 창조하는 AI, 데이터 증강 등으로 부족한 원본데이터를 보충

 

NVDIA는 데이터 이동관련 개인정보보호 이슈를 해결하면서, 방대한 양의 의료 데이터를 활용하기 위해 연합학습 플랫폼을 개발하여 의료이미지 분석 서비스 지원

 

머신러닝: 데이터로부터 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술

중요한 것은 "제3의 데이터" "처음 보는 상황"에도 대응할 수 있는 지식을 학습하는 것임

 

딥러닝: 인간의 신경망을 모방한 인공신경망 기반 머신러닝 알고리즘

기존 머신러닝에서는 피처 추출 과정이 필수적임

but 딥러닝에서는 특징추출부터 분류작업까지 인간은 개입하지 않고 오직 데이터 기반 학습을 진행함

 

딥러닝은 수학, 통계지식이 매우 많이 필요함

선형대수학, 미분적분학, 통계학 기초 지식은 있어야 함

프로그래밍으로는 자료구조, 알고리즘, 운영체제, 데이터베이스, 컴퓨터네트워크, 객체지향 프로그래밍임

 

(밑바닥부터 시작하는 딥러닝: 가장 큰 특징은 라이브러리나 *프레임워크 없이 파이썬만으로 구현한다는 점

3분 딥러닝, 첫걸음 시리즈: 기초 이론과 해당 프레임워크 예제코드 포함)

            

*프레임워크: 텐서플로우 vs 파이토치

2019년 파이토치가 크게 역전함, 파이토치가 텐서플로우보다 코드가 간결하고 학습속도가 빠르기 때문임

텐서플로우는 코드가 상대적으로 세분화돼있고 복잡해서 세세하게 구현해야 하는 기업용 프레임워크임

 

 

 

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