내 생에 책을 읽고 남기는 첫 리뷰!
잘 쓰고 싶지만... 욕심만큼 잘 안적어지리라는 것을 안다 ㅡ,.ㅡ;;
그래도 열심히 적어보겠다~!
느낀점
딥러닝에 대해 아무것도 몰라 개념만 알아야겠다고 생각하고 펼친 책.
처음엔 그래프나 수학적 표현이 난무하여, 중고등수학 복습하는 느낌이 들어 다소 지루했다.
그런데 기본 개념을 이해하니, 이를 예로 들어놓은 수학적 표현에 관심이 생겼다.
학교 다닐 때 수학을 왜 배우는 것인지에 대해 선생님이 이렇게 알려주셨다면 좀 더 열심히 공부하지 않았을까!
(돌아가도 안할거면서...)
좋았던 점
선형 회귀 / 로지스틱 회귀 개념 이해를 통한 기본동작 원리를 쉽게 설명해 주어 좋았다.
입문자용으로 딥러닝이 무엇인지 모르는 상태에서, 호기심에 책을 찾는 중이라면 추천!
아쉬웠던 점
선형 회귀 / 로지스틱 회귀 개념을 설명하는 과정에서 '최소제곱법'을 왜 쓰는지, '미분'을 왜 하는지에 대한 설명이 한 눈에 들어오진 않았음.
내가 이에 대한 개념이 무지해서 그런진 모르겠으나, 좀 더 'why'에 대한 설명이 있었다면 좋았겠다는 생각이 들었다.
책 내용 요약 정리
1. 인공지능 / 머신러닝 / 딥러닝
1) 인공지능 : 기계로부터 만들어진 지능
2) 머신러닝 : 기존 데이터를 활용하여 미래 예측
3) 딥러닝 : 머신러닝의 여러 알고리즘 중 가장 좋은 효과를 내는 것들
-> 방대한 데이터에서 원하는 정보를 신속/정확하게 걸러내는 알고리즘
2. 딥러닝 실행을 위한 준비
- 윈도우 / 리눅스 / 맥 모두 실행 가능
- 운영체제는 64비트여야 함
- 딥러닝에 필요한 각종 툴 설치
3. 딥러닝 작업환경 세팅
- 아나콘다 (텐서플로, 케라스), 파이참 설치
- 아나콘다는 파이썬 라이브러리 세트 (배포판) 임
- 파이참은 파이썬 언어를 코딩할 수 있는 툴임
4. 딥러닝 구동 라이브러리 종류
- 텐서플로, 케라스, 씨아노, 카페(caffe), 파이토치 등
5. 딥러닝의 동작 원리 : 선형 회귀와 로지스틱 회귀
1) 선형 회귀 : 가장 훌륭한 예측선(직선)을 긋는 것
2) 로지스틱 회귀 : 참 거짓 판단 장치. 0과 1로 S자형 그래프가 만들어짐
- 로지스틱 회귀에서 퍼셉트론(신경망 개념)으로 발전함.
- 신경망 개념이란? 인간의 뉴런 구조를 본따 일정 이상 자극 -> 다음 시냅스로 호르몬이 전달되는 원리를 모방하여 구조를 만듦.
- 퍼셉트론은 XOR 문제(서로 다르면 참)가 해결되지 않았다!
- 그래서 '다층 퍼셉트론' 개념이 등장. 평면을 휘고 2개의 직선을 그으면 면적으로 서로 다른 데이터의 분리가 가능함
(2019. 1월경 작성됨. 블로그 새단장으로 인해 옮김)