딥 러닝을 시작하기 위한 5가지 단계

수학과 기능하는 AI 모델의 개발이 광범위하지만, 일반적인 아이디어는 여정을 시작하는 방법을 배우기 위한 더 쉬운 단계로 나눌 수 있습니다. 인공지능과 딥러닝이라는 복잡한 주제를 파악하기 위해 어디서부터 시작해야 할지 기초부터 살펴보도록 하겠습니다.

 

딥 러닝을 시작하기 위한 5가지 단계

 

 

딥러닝에 대해 배우는 방법을 위한 5가지 단계

딥 러닝 방법과 기술에 대한 학습은 우리가 이전에 본 적이 없는 능력을 보여주는 새로운 강력한 모델로 급증했습니다. ChatGPT 및 DALLE-2와 같은 일반 사용자를 위해 제작된 AI 모델은 인공지능에 주류 스포트라이트를 가져왔습니다.

딥 러닝의 내부 작동을 이해하는 것은 그만큼 혼란스러울 수 있습니다. 수학과 기능하는 AI 모델의 개발이 광범위하지만, 일반적인 아이디어는 여정을 시작하는 방법을 배우기 위한 더 쉬운 단계로 나눌 수 있습니다. 인공지능과 딥러닝이라는 복잡한 주제를 파악하기 위해 어디서부터 시작해야 할지 기초부터 살펴보도록 하겠습니다.

 

 

한 문장 딥러닝

딥 러닝은 컴퓨터가 많은 양의 데이터에 대해 훈련하고 복잡한 작업을 수행하기 위해 인간 뇌의 구조를 모방하는 복잡한 신경망을 사용하여 스스로 학습하고 결정을 내리는 방법입니다.

딥러닝의 목표는 인간이 수동으로 받아들일 수 있는 정보를 대규모로 수집하고 그 정보를 기반으로 기대되는 결과를 생성하는 것입니다. 공통성을 찾기 위해 큰 데이터 테이블을 구문 분석하는 것을 상상해 보십시오. 모든 데이터 포인트를 수동으로 확인하는 것은 지루하지만, AI 알고리즘은 패턴을 감지하고 사용자가 지시하는 다양한 작업을 수행하기 위해 가정할 수 있습니다.

이 데이터를 처리하는 코딩과 프로그램의 겹겹이 쌓인 레이어는 신경 네트워크라고 불릴 수 있습니다. 인간의 뇌가 생물학적 컴퓨터 시스템을 만들기 위해 수십억 개의 뉴런으로 구성되는 것과 유사합니다. 딥러닝은 단순히 인간의 뇌 기능을 이용하여 컴퓨터 과학에 적용합니다. 수십억 개의 뉴런이 전기 충격 대신 코드를 통해 연결됩니다.

 

 

스스로 딥러닝

완전하고 완전히 혼자서 딥러닝을 배울 수 있지만, 만약 코드, 데이터 태클, 또는 선형 대수학과 미적분에 대한 지식이 전혀 없는 상태에서 시작한다면, 그것은 상당한 시간과 노력이 필요할 것입니다. 그러나 딥러닝에 대해 배우는 방법에 관심이 있는 대부분의 사람들은 이 과목들 중 하나 또는 전부에 대한 실무 지식을 가지고 있습니다. 딥러닝 기술을 배우는 가장 좋은 방법을 찾는 데 도움이 될 사전 지식이 아직 없을 가능성이 높습니다.

만약 매주 5-10시간 안에 이러한 개념들을 배우는 것을 조금씩 줄임으로써 6-12개월 동안 이러한 기술들을 다룰 수 있다면, 여러분은 1년 안에 딥러닝 모델을 프로그래밍할 수 있을 것입니다. 

 

 

딥 러닝에 대해 배우기 시작하는 방법

이미 언급했듯이, 당신은 딥 러닝을 배우는 방법을 알아내기 위해 선형 대수학과 미적분학, 많은 양의 데이터를 다루고 포맷하는 것, 그리고 많은 프레임워크 내에서의 코딩에 익숙해질 필요가 있습니다.

일단 이러한 문제들을 극복할 수 있는 능력에 자신감을 느낀다면, 진정으로 여러분 자신의 머신러닝과 딥러닝 노력에 대한 준비가 반쯤 되어 있을 것입니다. 그 후에는 시작에 집중해야 합니다,

 

 

1단계: 시스템을 올바르게 설정

기본 원칙이 고정되면 컴퓨터 시스템이 딥 러닝 모델링을 처리하도록 설정하는 데 주의를 집중해야 합니다. 자, 이것이 딥러닝을 배우는 방법과 무슨 관련이 있을까요? 2단계에서 볼 수 있듯이 연습이 필요하기 때문에 실제로 중요한 단계입니다!

머신러닝과 딥러닝을 위한 모든 준비가 되어 있는지 확인하는 방법에 대한 가이드가 필요한 경우, 이 특정 빌드에 필요할 수 있는 부품에 대한 모든 기사를 확인하십시오.

딥 러닝은 고성능 컴퓨팅과 동의어이지만, 오늘날에는 시작할 때 진지한 딥 러닝 워크스테이션과 노트북이 완전히 필요한 것은 아닙니다. 데스크톱 및 그래픽 카드의 소규모 데이터셋으로 시작하거나 클라우드 컴퓨팅을 활용할 수 있습니다.

딥 러닝으로 작은 데이터 세트로 개념 증명을 테스트하는 것은 약간의 부정확성을 예상합니다. 스킬을 검증한 후에는 자체 시스템을 구축하거나 구입하는 방법을 참조하십시오.

 

2단계: 심층 학습 모델 작업 시작

딥 러닝을 배우는 가장 좋은 방법을 이해하기 위해서는 가장 도움이 되는 딥 러닝 모델과 관련된 작업을 시작하는 것이라는 것을 이해해야 합니다.

우리가 배우는 것의 대부분은 행동을 수행하고, 실수를 고치고, 그 과정에서 더 깊은 지식을 얻는 것입니다. 예를 들어, 우리는 앉아서 기어가 어떻게 작동하는지, 스프로킷이 무엇을 하는지, 뉴턴의 운동 법칙을 이해함으로써 자전거 타는 법을 배우기 시작하지 않습니다.

아니요, 당신은 자전거에 올라타 페달을 밟으려고 했어요! 그리고 나서 당신은 넘어지고, 다시 일어섰고, 당신의 실수로부터 배우고, 다시 시도했을 것입니다. 이 개념을 구글의 검색 엔진을 사용하거나 요리하는 것을 처음 배울 때 적용하세요. 여러분은 우리가 시작할 수 있을 만큼 충분히 이해한 다음 그 과정에서 나머지를 파악함으로써 배우는 것을 보게 될 것입니다.

이것은 모든 사람을 혼란에 빠뜨리는 첫 번째 단계입니다. 딥러닝 기술을 배우는 방법을 아는 비결은? 시작합니다.

 

3단계: 머신러닝 및 딥러닝 이론 연구

만약 여러분이 정말로 기계 학습을 배우는 방법과 딥 러닝에 대해 배우는 방법을 알고 싶다면, 여러분은 기계 학습과 딥 러닝 이론을 확실히 공부하기를 원할 것입니다.

몇 가지 중요한 뉘앙스를 배우기 시작할 것이고, 단순히 시작함으로써 이미 개발한 기술 위에 지식 기반을 구축할 수 있습니다. 이러한 필수적인 주제에 대해 좋은 학생이 되는 것은 훨씬 더 높은 수준에서 딥러닝을 배우는 방법입니다.

딥러닝 이론에 관한 몇 가지 훌륭한 과정을 위해, 저는 다음을 추천합니다:

- Coursera에 대한 딥 러닝 전문화

- 딥러닝에 대한 MIT의 입문

- 코더를 위한 Fast.ai 의 실용적인 딥러닝 V3

 

유튜브와 블로그에는 기본적인 정보를 입력했을 때 도움이 될 수 있는 다양한 튜토리얼도 있습니다. 딥 러닝은 진행하면서 배우는 밀도 높은 주제입니다.

 

 

4단계: 첫 번째 딥 러닝 모델 구축

딥러닝을 배우는 가장 좋은 방법은 목표를 향해 노력하는 것입니다. 여러분이 시작하고 더 많은 지식을 얻고 있기 때문에, 여러분만의 딥러닝 모델을 만들기 시작할 때입니다.

어떤 종류의 프로젝트에서 작업하고 싶은지에 따라 완전히 다르게 보일 수 있지만, 아직은 너무 복잡한 작업을 시도하지 말아야 합니다. 작은 규모로 시작하여 발전하는 과정에서 일반적인 기계 학습 및 딥 러닝 실수를 방지합니다.

 

 

5단계: 딥러닝에 대한 성장, 개선 및 지속적인 학습

딥러닝을 배우는 방법의 마지막 단계는 단순히 계속 배우는 것입니다. 머신러닝과 딥러닝을 배우는 학생이 되어 자신만의 모델을 계속 만들고 다른 사람들이 무엇을 만들어냈는지 탐구합니다. 새로운 모델을 시도하고, 새로운 문제를 해결하고, 새로운 프로젝트에 도전합니다.

만약 딥러닝에 대해 진지하다면, 다음 단계로 가서 인턴십이나 딥러닝 개발 분야의 경력을 시도해 봅니다.

 

 

딥 러닝에 대한 더 많은 정보

딥 러닝이 어떻게 작동하는지 이해하는 것은 압도적인 작업처럼 보일 수 있지만 올바른 방향으로 진행된다면, 관리 가능한 것 이상입니다. AI와 딥러닝 개발 산업은 매년 성장하고 있으며 일부에서는 시간이 지날수록 더 필요해질 미래 기술로 보고 있습니다. 그래서 재미를 위해 딥러닝을 배우고 싶든, 잠재적인 직업을 위해 공부하기를 원하든, 미래에는 많은 기회가 있을 것입니다.