[인공지능 공부 / 4일차] 인공지능으로 돈 벌기 프로젝트 - 인공 신경망
드디어 오늘, 책의 머신러닝 부분을 다 공부하고 딥러닝 부분으로 넘어갔다.
기분이 상당히 후련하다.
아, 먼저 오늘의 세 가지의 이행 여부를 공유해 보도록 하겠다.
1. 밤 11시 30분 전에 침대에 눕기.
어제 잠은 꽤 일찍 잤다. 12시 좀 넘어서 잔 것 같다.
그래서 1번은 통과를 주겠다.
2. 하루 세끼 식사 규칙적으로 하기.
오늘 아침 8시를 조금 넘겨서 일어나, 아침은 먹었다.
하지만 아침 먹고 침대에 누웠다가 자버려서 점심때를 놓쳤다.
2번 실패.
3. 팔 굽혀 펴기 하루에 30개씩 하기.
한 번에 20회, 그 이후 10회로 상당한 진전.
다음 주부터는 40회로 늘려야 되나 생각이 든다.
3번 성공.
오늘의 이행률 66.7%. 그래도 이 정도면 양호하다.
내일은 아침을 먹고 학교에 가서 친구와 공부할 예정이다.
일단 일찍 일어나서 아침 먹기만 성공하면, 2번은 무리 없이 성공할 것 같다.
내일은 3번이 관건인데, 학교 갔다와서 팔 굽혀 펴기하고 자야겠다.
오늘 공부한 내용은 아래와 같다.
1. 머신러닝의 대표적인 차원 축소 알고리즘 중 하나인 PCA(주성분 분석)
2. 딥러닝의 개념과 인공신경망 알고리즘의 기초 부분이다.
그런데 오늘은 딥러닝 부분을 처음 나간 뜻깊은 날이므로, 딥러닝 부분만 요약해보도록 하겠다.
사실 둘 다 쓰기에는 시간이 부족할 것 같아서 그렇다.
데이터셋으로는 패션 MNIST 데이터셋을 사용하였는데,
딥러닝을 처음 배울 때 많이 사용하는 MNIST 데이터셋의 "패션"버전이다.
MNIST 데이터셋은 손으로 쓴 0~9까지의 숫자로 이루어진 흑백 이미지 데이터들의 모음인데,
패션 MNIST 데이터셋은 MNIST 데이터셋과 크기, 개수가 동일하지만 숫자 대신 패션 아이템들로 이루어져 있다.
패션 MNIST 데이터셋에는 10종류의 패션 아이템들이 들어있고, 한 종류당 6000개의 샘플 이미지들이 있다.
즉 6,000개의 구두, 6,000개의 티셔츠, 이런 식으로 구성되어 있다.
총 이미지 개수는 60,000개나 된다.
그리고 한 이미지는 28 x 28 크기이고, 따라서 784개의 픽셀로 이루어져 있다.
오늘은 이 패션 MNIST 데이터셋을 이용해 인공 신경망 학습을 진행했다.
인공 신경망이란 기존의 머신러닝 알고리즘이 잘 해결하지 못했던 문제에서 높은 성능을 발휘하는,
새로운 종류의 머신러닝 알고리즘이다.
딥러닝과 인공신경망은 거의 같은 의미로 사용되는데,여러 층의 인공 신경망(=심층신경망)을 이용하는 머신러닝 분야를 딥러닝 이라고 부른단다.
아 헷갈린다. 쓰면서도 헷갈려서 구글링했다.
비전공자 여러분들은 얼마나 헷갈릴까. 미리 죄송하다.
혹시라도 관심이 생기는 사람이 있으면, "혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝" 책을 추천한다.
지금 나도 이 책을 보면서 공부하고 있다.
사실 글만 너무 빼곡히 쓴 것 같아, 이미지를 한 컷 넣기 위한 빌드업이었다.
나는 인공 신경망 모델을 만들 때, 가장 인기가 높다는 딥러닝 라이브러리인 텐서플로를 사용했다.
텐서플로는 구글이 2015년 11월 공개한 딥러닝 라이브러리이다.
텐서플로에는 저수준 API와 고수준 API가 있는데, 케라스가 텐서플로의 고수준 API이다.
즉, 텐서플로와 케라스는 한 몸이다.
아무튼 이 텐서플로와 케라스를 사용했다는 것이 요점이다.
그리고 이러한 딥러닝 라이브러리가 다른 머신러닝 라이브러리와 다른 점 중 하나는, 훈련 시 그래픽 처리 장치인 GPU를 사용한다는 것이다.GPU는 벡터와 행렬 연산에 매우 최적화되어 있기 때문에 곱셈과 덧셈 수행이 많은 인공신경망에 큰 도움을 준다.
아 어렵다 어려워.
아래는 훈련을 진행한 화면이다.
훈련한 모델을 (검증 세트로) 테스트해 보니 85%의 정확도를 보여준다. 준수하다.
그리고 기존 머신러닝 때보다 출력 화면이 조금 화려해진 느낌이다.
자 여기까지가 오늘 학습한 부분의 끝이다.
코딩과 관련된 자세한 내용은 포스팅에서 다루지 않겠다.
더 알고 싶은 독자분들은 위의 "혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝" 책을 읽어보면 도움이 될 것 같다.
오늘 포스팅에서는 4차 산업혁명 시대에 어울리는 재미있는 개념들을 다루어 보았다.
최대한 수학 관련된 내용은 빼고 오늘 배운 내용을 '쉽게' 공유해보려고 했지만 실패한 것 같다.
아무튼 긴 글 읽어주셔서 감사하고, 오늘의 포스팅은 여기서 마치도록 하겠다.
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