Pytorch로 시작하는 딥러닝 - 101 파이토치로 딥러닝 시작하기

1. 인공지능이란 ? 

 

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계는 다음과 같다.

 

 

 

2. 머신러닝이란 ? 

 

학습과정 : 데이터 (+ 결과) - (머신러닝) - > 패턴

 

결과를 Input으로 사용유무에 따라 Supervised Learning, Unsupervised Learning으로 분류된다. 

 

딥러닝은 머신러닝의 심화과정으로 여러 비선형기법의 조합을 통한 다층 / 다과정 학습과정이다.

 

 

 

3. 딥러닝 / 머신러닝 프레임워크 종류

 

ㅇ Tensorflow

 

  흔히 Tensorflow를 산업용 프레임워크라고 한다. 

 

  원활하게 사용하기에는 높은 숙련도가 요구된다.

 

  '네트워크를 설계 후 코드를 짜라'라는 말이 있을 정도로 수정이 어렵다.

 

  하지만 숙련도만 있다면 원하는 것을 모두 구현할 수 있는 자유도 높은 프레임워크이다.

 

ㅇ Keras

  

  Keras는 Tensorflow 쉬운 버전으로 불리는데 코드 작성이 정말 쉽다. 

 

  Keras만으로도 90%이상의 머신러닝 네트워크를 구성할 수 있으며

 

  Tensorflow의 기능들을 대부분 사용가능하다.

 

  하지만 Tensorflow의 하위호환인 만큼 디테일한 부분에서 한계를 드러낼 때가 존재한다.

 

ㅇ PyTorch

 

  이번에 필자가 공부를 시작할 프레임워크로 Numpy와 같은 연산을 GPU 가속연산으로 대체하는점, 

 

  심층 신경망을 구축하는데 쉬운 코드를 요하는점 등의 이유로 머신러닝 분야에서 각광받고 있는 프레임워크이다.

 

  (필자는 Depth Estimation 분야 연구자들이 Tensorflow에서 PyTorch로 프레임워크 변경이 많이 이루어져 물타기했다.)

 

 

 

 

 

다음시간 : 파이토치 설치방법