딥러닝 개요

딥러닝을 위해서 필요한 부분을 간략히 정리한다. 

사실 이제는 딥러닝 구현을 위해 공부가 필요 없을것으로 예상된다. 이미 훌륭하게 서비스 중인 인공지능들이 있고,

앞으로도 많이 나오고 발전할 것이다. 

 

단순 공부 및 호기심 목적으로, 혹은 나에게 딱 맞는 AI가 필요한 경우가 아니라면, AWS API를 이용하듯

간단하게 API 통신으로 딥러닝을 활용할 수 있다. 

 

1. 학습에 필요한 데이터
     - 공부를 위해 데이터를 제공하는 사이트 (https://www.kaggle.com/)
     - 혹은 본인이 크롤러를 이용하여 사이트에서 데이터 수집 
     - 데이터는 학습에 필요한 데이터와, 정답 데이터 둘 다 필요하다. 
   
     ** 저작권 문제가 있을 수 있으니 확인할것

2. 신경망 제공 API
     - 앞에서 설명한 신경망 자체를 편하게 연산, 구성할 수 있도록 제공되는 API
        (대표적으로 텐서플로우)


이 두개를 이용하여 딥러닝을 구현 할 수 있고, 하나씩 차례대로 정리해볼 예정이다.

가장 대표적인 퍼셉트론을 이용한 인공지능 구현은, 대략 이렇다. 

입력값을 받음 -> 가중치를 곱한 후, 모두 더함 -> 활성화 함수를 통해 연산을 함 -> 출력 -> 가중치를 수정하여 다시 반복

이 과정을 통해 최적의 가중치 값을 찾을 경우 학습을 종료하는 형태이다.