딥러닝 학습 순서

딥러닝 학습은 기초 수학 → 프로그래밍 → 신경망 원리 → 컴퓨터 비전 → 고급 모델 구현의 순서로 진행하는 것이 효과적이다. 각각의 단계를 차례대로 익히고, 이론과 실습을 병행하면서 이해도를 높이는 것이 중요하다.

 

1. 기본적인 수학 개념

딥러닝의 기반은 수학이다. 데이터를 다루고 모델을 훈련시키기 위해 반드시 알아야 한다.

• 선형대수: 벡터, 행렬 연산, 행렬 곱, 전치 등을 이해해야 한다.
• 미분과 편미분: 딥러닝 모델에서 손실 함수(오차)를 줄이기 위한 경사 하강법(Gradient Descent)을 이해하는 데 필요하다.
• 확률과 통계: 데이터의 분포를 이해하고, 모델의 성능 평가에 사용된다.

학습 방법: 간단한 예제를 통해 벡터 연산, 경사 하강법, 확률 분포를 계산해보는 연습을 한다.

 

2. 파이썬과 라이브러리 기초

딥러닝 구현에 사용하는 주요 프로그래밍 언어는 파이썬이다.

• 필수 라이브러리:
  • NumPy: 배열, 수치 연산.
  • Pandas: 데이터프레임, 데이터 전처리.
  • Matplotlib/Seaborn: 데이터 시각화.
  • Scikit-learn: 머신러닝 기초 알고리즘과 평가 도구.

학습 방법: 데이터를 로드하고 간단한 통계나 시각화를 연습한다. 머신러닝 기법(예: 선형 회귀, KNN)을 사용해본다.

 

3. 딥러닝 기초 개념

• 머신러닝 vs 딥러닝:
  • 머신러닝은 사람이 특징(feature)을 정의한다.
  • 딥러닝은 신경망을 이용해 데이터를 직접 학습한다.
• 뉴런과 신경망:
  • 인공 뉴런의 구조와 활성화 함수(ReLU, Sigmoid 등).
  • 다층 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron)의 개념.

학습 방법: 손으로 간단한 신경망 구조를 그려보고, 활성화 함수의 출력을 계산해본다.

 

4. 텐서플로우와 파이토치

딥러닝 모델 구현을 위해 가장 널리 쓰이는 두 라이브러리다.

• 텐서플로우(TensorFlow): 구글에서 만든 라이브러리로, 안정성과 확장성이 뛰어나다.
• 파이토치(PyTorch): 페이스북에서 만든 라이브러리로, 직관적이고 유연하다.

학습 방법: 동일한 간단한 모델(예: 선형 회귀)을 두 라이브러리로 구현해본다.

 

5. 컴퓨터 비전(OpenCV와 Conv2D)

컴퓨터 비전은 딥러닝의 주요 응용 분야 중 하나이다.

• OpenCV:
  • 이미지 로드, 필터링, 엣지 감지 등 기초 작업.
  • 히스토그램과 이미지를 다루는 방법.
• Conv2D:
  • 합성곱(Convolution)의 원리와 필터 역할.
  • 특징 맵을 추출하는 과정 이해.

학습 방법: OpenCV로 이미지 전처리를 연습하고, 간단한 CNN(Convolutional Neural Network)을 구현해본다.

 

6. 전이 학습(Transfer Learning)

• 전이 학습의 원리:
  • 사전 학습된 모델(ResNet, VGG 등)을 활용해 새로운 데이터셋에 적용.
• Fine-Tuning: 기존 모델을 새로운 데이터에 맞게 미세 조정.

학습 방법: Keras나 PyTorch를 사용해 사전 학습된 모델을 로드하고, 새 데이터셋으로 재학습한다.

 

7. YOLO와 객체 탐지

YOLO는 실시간 객체 탐지에 특화된 모델이다.

• 객체 탐지: 이미지에서 사물의 위치와 종류를 예측.
• YOLO 모델의 특징: 빠른 속도와 간단한 사용.

학습 방법: YOLO 모델을 다운로드받아 실행해보고, 결과를 OpenCV로 시각화한다.

 

8. 오토인코더와 데이터 복원

• 오토인코더:
  • 데이터를 압축(Encoding)하고 복원(Decoding)하는 비지도 학습 모델.
  • 노이즈 제거와 이상 탐지에 사용.
• 응용 분야: 의료 데이터, 이미지 압축.

학습 방법: 간단한 오토인코더를 구현하고, 데이터 복원 실습을 진행한다.

 

9. RNN과 LSTM

• RNN(Recurrent Neural Network):
  • 순차 데이터(시계열 데이터)를 다루는 모델.
• LSTM(Long Short-Term Memory):
  • RNN의 단점을 보완한 모델로, 장기적인 의존성을 학습한다.

학습 방법: 시계열 데이터(예: 주식 가격 예측)를 활용한 RNN 및 LSTM 구현.

 

10. 클라우드와 대규모 모델

• 클라우드 환경:
  • Google Colab, AWS, Azure 등을 사용해 대규모 데이터 학습.
• LLM(대규모 언어 모델):
  • GPT 같은 모델 이해 및 간단한 응용.

학습 방법: 클라우드 플랫폼에서 대규모 모델 학습 환경을 설정해본다.