딥러닝이란?

딥러닝이란 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 기반으로 한 인공 지능 기술의 한 종류입니다. 데이터의 복잡한 패턴을 인식하여 예측, 분류, 추천 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 딥러닝 모델은 크게 두가지 종류를 발견할 수 있는데, 하나는 CNN(Convolutional Neural Network)으로 이미지 인식에 사용되고, 또 하나는 RNN(Recurrent Neural Network)으로 자연어 처리에 사용됩니다. 

Python을 이용하여 딥러닝 모델을 만드는 방법은 다양한 라이브러리를 사용할 수 있는데, 대표적으로 TensorFlow와 Keras, PyTorch 등이 있습니다. 간단한 예제를 통해 설명 드리겠습니다. 여기서는 Keras를 사용해 간단한 신경망 모델을 만들어보겠습니다.

 

먼저, 필요한 라이브러리를 설치하고 가져옵니다.

python

pip install keras

그런 다음, Python 코드에서 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

python

import keras
from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential

이제 신경망 모델을 구축해 봅시다.

python

model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

위의 예제에서는 입력 차원(input_dim)이 100인 신경망을 만들고, 첫 번째 층과 마지막 층에 각각 64개와 10개의 뉴런을 사용합니다. 활성화 함수로는 ReLU와 Softmax를 사용하고 있습니다. 이제 모델의 손실(loss)과 최적화(optimizer)를 설정해 스텝별 학습을 진행할 수 있습니다.

python

model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

마지막으로 모델을 학습시키려면 다음과 같이 입력 데이터와 목표 데이터를 제공하여 fit 함수를 실행합니다.

python

import numpy as np
data = np.random.random((1000, 100))
labels = np.random.randint(10, size=(1000, 1))

model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32, verbose=1)

이렇게 간단한 예제를 통해 파이썬으로 딥러닝 모델을 구축하는 방법을 알아보았습니다. 실제로는 데이터를 준비하고 전처리하고, 아키텍처를 정의하고, 하이퍼파라미터(hyperparameters)를 조정하는 등 많은 고려 사항이 있습니다.