이토록 쉬운 딥러닝을 위한 기초 수학

이토록 쉬운 딥러닝을 위한 기초 수학 with 파이썬
마스이 도시카츠 지음, 이중민 옮김 / 루비페이퍼 / 2019년 8월

 

4차산업혁명으로 진입하는 과도기의 시대 진행은 빠르다. 급변하는 사회속에 우리는 심심치 않게 듣는 단어가 있는데 AI이다. 사람처럼 생각하고 대화 하고 배우는 인공지능은 우리 삶에 있어 없어서는 안될 필수 요소로 자리 잡아가고 있다. 이처럼 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술이 가능했던 것은 딥러닝(Deep Learning)의 발달이 있어

가능했다.

사물과 데이터를 군집해서 분류하는 기술의 딥 러닝은 로봇이나 기계가 선택을 하는데 있어

알고리즘에 맞춰 과정과 분류에서 선택을 하도록하여 결과를 도출해 내는 것이다.

로봇이나 기계가 데이터를 분류함에 있어 많은 알고리즘 방식의 학습이 있었지만 ’인공신경망‘에 주를 이루는 딥러닝은 학습의 한계를 극복하기 위해 생성된 방법이다. 이처럼 AI가 실현되기 위해서는 딥러닝이 필수이해가 되야 하므로 아이들의 교과과정에 적극 반영되는 추세이다.

실생활에 빠질수 없는 딥러닝은 어려운 프로그램언어 인가 수식인가?

인공지능 연구에서 빼 놓을수 없는 것이 파이썬이라는 프로그램 언어이다. 기존에는 연산처리가 빠른 프로그래밍언어를 사용했지만 통계 분류 도출 데이터 처리와 라이브러리 딥러닝같은 머신러닝 라이브러리 프레임워크의 활용도가 높아지면서 연사처리와 속도가 빠른 파이썬이 대세가 되었다. 수식 또한 아니 수학 또한 딥러닝에서 빼 놓을수 없는 부분이다. 이공계전공자가 아니면 어려워 할 수 있는 부분이 있겠지만 수학적 내용증명 과정을 빼고 수식만 습득하면 기본적으로 딥러닝을 할 수 있다.

딥러닝에 필요성에 증명과 내용 프레임구축등을 이해하고 적용하면 좋겠지만 개발자와 전문가가 아닌 이상은 힘들다. 기본적인 맥락과 신경망에 흐름 통계에 의한 확률근거 다양한 입출력의 형태로 최적값을 수반하는 결과 도출의 딥러닝. 수식에 근거에 내용을 증명 결과를 산출하면 좋겠지만 기본적인 수학개념을 바탕으로 이해하고 프레임을 가볍게 읽어 내려갈수 있는 ’이토록 쉬운 기초수학‘ 딥러닝의 전반적인 이해와 최신 트렌드를 엿볼 수 있게 해주는 입문서이다.