그러면 딥러닝은 무엇인가?

이제까지 머신러닝의 중요 요소인 데이터, 기법, 모델, 작업의 분류, 데이터에 대해서 알아보았다. 그러면 여기서 딥러닝이라는 얘기들을 많은 하는데, 과연 그것은 어디에 속하는 개념인가? 바로 기법(알고리즘)이다. 컴공에서 배우던 그런 알고리즘이 아니고 머신러닝 학습 알고리즘을 말하는 것이다. 어떻게 학습시킬 것이냐하는 것인데, 그중에서 각광을 받는게 바로 딥러닝이다. 그 딥러닝 알로리즘을 통해서 나온 모델을 딥뉴럴넷이다.

그러면 같은식으로 타이타닉호 탑승객의 생존확률을 딥러닝 알고리즘으로 학습시킨다면 어떻게 될까?

<딥러닝은 데이터가 많이 필요하다>

<큐레이션 - 추천><Facebook Feed 순서 정하는 것도 인공지능>

<머피의 책에 나온 머신러닝 활용예>

<AI가 가능 큰 범주 - 그 안에 머신러닝 - 그안에 딥러닝><우버의 예: 취소가 안날 매칭을 찾아주는 것 - 최적화문제>

<철학적으로 가서 자아의식를 가진 로봇이 나타날까 - 결국 사람의 뇌도 인풋과 아웃풋인데 - 영혼이라는 것은 무엇인지 자아의식이라는 것은 무엇인지>

Optimizer

This adjustment is the job of theoptimizer, which implements what’s called theBackpropagationalgorithm: the central algorithm in deep learning.