딥러닝의 힘

지금 공부하는 딥러닝은 "모두의 딥러닝"을 공부한 뒤 제가 개인적으로 옮겨적은 것입니다. 모든 예제는 길벗 github에서 찾을 수 있습니다. 

길벗 github :  https://github.com/gilbutITbook/006958

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그럼 과연 딥러닝으로 뭘 할 수 있을까요?

전 공부를 시작하면서 도대체 딥러닝으로 뭘 할 수 있을까? 라는 의문이 되게 많았습니다.

왜냐면 딥러닝 예제들을 봐도 그냥 코드 넣고 실행 끝(?) 이게 다 인거 같고

여기에 제가 뭘 할 수 있을까? 라는 의문이 들었거든요.

결론적으로 세계적으로 똑똑한 사람들이 딥러닝 알고리즘을 다 만들어놨고, 

저는 잘 만들어진 framework를 가져다 쓰기만(?)하면 되는거 같더라구요. 

숟가락 얹는것 같지만, 수학적으로 딸린 저에게는 코딩만 하면 되니 편리했습니다. 

예를 들어볼께요. 

"공부하는 시간에 따른 성적 예측을 해봐!"

=> 이건 기존 프로그래밍으로 됩니다. 왜냐면, 공부 시간에 따라서 if ~ else로 구분만 해주면 되거든요

그런데말입니다. 

"공부하는 시간에 어떤 환경적 요인이 더해졌을때, 성적 예측을 해봐"

=> 이건 쉽지 않습니다. 왜냐면 어떤 환경적 요인이 뭔지도 모르고, 랜덤인데 어떻게 프로그래밍 할까요?

책에 나온 예젠는 다음과 같습니다.

"기존 환자의 데이터를 이용해 새로운 환자의 생사를 예측하는 프로그램을 짜봐!"

프로그래밍으로는 쉽지 않습니다. 기존 환자의 데이터를 어떻게 가공해서 가지고 있을 것이며, 분석한 데이터를 어떻게 새로운 환자에 적용할지도 막막하거든요.

머신러닝은 가능합니다.

기존의 우리가 했던 프로그래밍은 데이터를 입력해서 답을 구하는 것에 초점이 맞춰져 있다면, 머신러닝은 데이터 안에서 규칙을 발견하고 그 규칙을 새로운 데이터에 적용해서 새로운 결과를 도출하는 데 초점이 맞춰져 있기 때문입니다.

여기서 기존 데이터 안에서 규칙(패턴)을 찾는 것을 학습 이라고 합니다. 

책에서는 폐암 수술 환자의 생존율을 예측하는 예제가 있습니다. 

코드는 길벗 github에서 받을 수 있습니다.