신경망 (3) 썸네일형 리스트형 초보자가 딥러닝 접근하기 요즘 IT 쪽에서 가장 뜨거운 이슈 중에 하나는 분명 딥러닝 Deep Learning 일 듯하다. 마치 몇 년 전에 빅데이터 Big Data 기술들이 처음 소개되고 성공 스토리들이 언론에 회자되던 때를 회상하게 만든다. 그러나 일반인들에게 딥러닝이 빅데이터만큼 쉽게 받아들려지고 확대될 수는 없을 것같다. 그 이유는 분명하다. 어렵기 때문이다. 물론 다양한 오픈소스가 만들어지고 최적화된 방법론이 소개되겠지만, 그걸로는 충분치가 않다. 소수의 선택된 자들 외에는 딥러닝은 그저 그림의 떡이다. 어렵기 때문이다. 빅데이터는 단편적인 기본 지식만 있어도 (실제 적용까지는 힘들더라도) 현상을 이해하기에 충분하지만, 딥러닝은 언론이나 컨퍼런스에 소개되는 내용만으로 이해하기란 거의 불가능하다. 최근에 몇 편의 논문이나.. Deep Learning의 첫인상 그리고 하소연 최근 Deep Learning에 대한 관심이 뜨겁습니다. 딥러닝에 대한 얘기를 처음 들은 것은 작년 이맘 때였던 것같은데, 몇몇 기사들만 읽어볼 뿐 애써 외면했습니다. 처음에 딥러닝을 소개하는 두꺼운 논문을 한편 프린트해서 조금 읽어본 후에, 내가 관여해야할 것이 아니다라는 감을 잡고 깊이 파고 들지 않았습니다. 주변에서 공부를 시작하거나 실제 문제에 적용한 케이스도 봤지만 굳이 관여는 피했습니다. 그런데 차츰 내가 직면한 문제의 나름 해결책이 딥러닝이 아닐까?라는 생각을 하게 되면서 다시 관련된 논문을 찾아서 읽거나 온라인 강좌 비디오를 보기 시작했습니다. 이제 시작 단계지만 딥러닝에 대한 첫인상을 적어볼까 합니다. 처음 딥러닝을 알게된 시점에는 단순히 기존의 뉴럴네트워크의 단순 확장판, 즉 히든 레이.. 슈퍼클런처 Super Crunchers, by Ian Ayres 3.5 / 5 데이터마이닝/데이터분석및적용의 인트로덕션으로는 좋으나 내 기대는 완전히 충족시키지 못했다. 슈퍼크런처 카테고리 경제/경영 지은이 이언 에어즈 (북하우스, 2009년) 상세보기 책에 대해서... 한마디로 표현해서 무조건 전문가의 (오류를 내포한) 직관에만 의존하지 말고, 데이터에서 밝혀진 검증된 결과도 함께 활용하라 정도로 요약할 수 있을 듯하다. 수학이나 데이터 분석에 별관심이 없었거나 비전공자라면 이런 방법이 있구나라고 생각할 수 있겠지만, 사실 책에서 말하는 것은 회귀분석, DOE (Design of Experiments 또는 Experimental Design) 중에서 Random Sample, 좀더 나아가서 신경망 Neural Network, 평균과 표준편차, 그리고 베이지언 확률 .. 이전 1 다음