딥러닝을 쉽게 쓰려고 노력까진 했습니다 - Chapter 0. 프롤로그
이 시리즈는 말 그대로 간단한 딥러닝을 이용한 손글씨 분석 알고리즘을 python을 통해 구현해보는 내용을 다룰 예정입니다. 이 시리즈는 ‘밑바닥부터 시작하는 딥러닝’이라는 책을 토대로 작성하였으며, 만약 python을 모르시더라도 구현하는 데 필요한 python의 기초 상식 또한 다룰 예정이니, 걱정하지 않으셔도 됩니다.
1. 시리즈의 목차
| Chapter 1. | python의 기초 |
|---|---|
| Chapter 2. | 퍼셉트론 |
| Chapter 3. | 신경망 |
| Chapter 4. | 신경망 학습 |
| Chapter 5. | 오차 역전파 |
| Chapter 6. | 학습 관련 기술들 |
| Chapter 7. | 합성 곱 신경망 |
| Chapter 8. | “딥러닝” |
위와 같은 순서로 이 시리즈를 진행할 예정입니다. “딥러닝”을 제일 마지막에 놓은 이유는 앞에서 배운 지식을 토대로 딥러닝에 대해 상세히 설명할 것이기에 “딥러닝” 부분을 제일 마지막으로 선정하였습니다. 또한, 딥러닝을 배우는 과정에서 필요한 미분이나 행렬 곱과 같은 수학적 개념은 그 개념이 필요한 때에 설명하고 넘어갈 예정입니다. 그리고 제가 먼저 책에 있는 내용을 전부 실행해보고 작성하는 것이기에 제가 직접 해보며 중간중간 있었던 오류나, 실수와 같은 경험도 적을 예정입니다.
2. 이 시리즈의 특징
앞에서 언급했던 대로 ‘밑바닥부터 시작하는 딥러닝’이라는 책을 기반으로 작성할 것이기에 책에서 말한 ‘주목하는 주제’와 ‘주목하지 않는 주제’를 기준으로 정리해 표에 나타내면 다음과 같습니다.
| 주목하는 주제 | 주목하지 않는 주제 |
|---|---|
| 외부 라이브러리를 최소한만 사용하고, python을 이용해 딥러닝 프로그램을 처음부터 구현합니다. | 딥러닝의 최신 분야에 대해 자세히 다루지 않습니다. |
| python이 처음인 사람을 위해 python의 사용법도 간단히 설명합니다. | Caffe, Tensorflow, Chainer 등의 딥러닝 프레임워크 사용법은 설명하지 않습니다. |
| 실제 동작하는 python코드와 독자가 직접 실행해 볼 수 있는 학습 환경을 제공합니다. | 딥러닝, 특히 신경망에 관한 아주 상세한 이론까지는 다루지 않습니다. |
| 간단한 기계학습부터 시작해 최종적으로 이미지를 정확하게 인식하는 시스템을 구현합니다. | 딥러닝의 정확도를 높여주기 위한 튜닝은 자세히 설명하지 않습니다. |
| 딥러닝과 신경망 이론을 알기 쉽게 설명합니다. | 딥러닝의 성능을 올려주는 GPU 기술은 구체적으로 다루지 않습니다. |
| 오차역전파법과 합성 곱 연산 등 복잡해 보이는 기술을 구현 수준에서 이해할 수 있도록 설명합니다. | 주로 이미지 인식을 다룹니다. 자연어 처리, 음성 인식 등의 사례는 다루지 않습니다. |
| 하이퍼파라미터 결정 방식, 가중치 초깃값 등 딥러닝을 활용하는 데 도움이 되는 실천적인 기술을 설명합니다. | |
| 배치 정규화, Adam, 드롭아웃과 같은 최신 트렌드를 설명하고 구현합니다. | |
| 딥러닝이 ‘왜’ 뛰어난지, 층이 깊어지면 ‘왜’ 정확도가 높아지는지, 은닉층이 ‘왜’ 중요한지와 같은 ‘왜’에 관한 문제도 다룹니다. | |
| 자율 주행, 이미지 생성, 강화학습 등, 딥러닝을 사용한 예시에 대해 설명합니다. |
3. 필요한 파일의 설치
우선 https://github.com/WegraLee/deep-learning-from-scratch에 들어가 이 시리즈에서 사용하는 코드를 다운받을 수 있습니다. 다음으로 python을 사용할 프로그램에 대해 알아보겠습니다. python을 사용할 프로그램으로 colab, repl.it, pychram 등이 있지만, 이 시리즈에서는 jupyter notebook을 사용할 것입니다. 우선 윈도우 기준으로 설명을 하겠습니다.
우선 명령프롬프트를 열어줍니다. 그 다음
curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py –o get-pip.py를 입력해 줍니다.
그 뒤 python get-pip.py를 입력해줍니다.
이렇게 한 뒤 pip install jupyter notebook을 입력하면 jupyter notebook을 다운받을 수 있습니다.
맥북의 경우 터미널을 연 뒤, sudo easy-install pip을 입력해 다운을 받고,
pip install jupyter notebook을 입력해줍니다.
이제 jupyter notebook을 사용할 수 있습니다! 사용하기 위해선 cmd나 터미널을 연 뒤 jupyter notebook을 입력하면 크롬으로 jupyter notebook을 열 수 있게 됩니다.
여기까지가 딥러닝을 연습하기 위해 필요한 파일을 다운받는 과정이었습니다. 다음 시간부터는 『chapter 1. python의 기초』를 해보도록 하겠습니다.