Keras를 사용한 딥 러닝-소개
최근 인공 지능 (AI) 분야에서 딥 러닝이 유행어가되었습니다. 수년 동안 우리는 기계에 지능을 부여하기 위해 기계 학습 (ML)을 사용했습니다. 최근에는 딥 러닝이 기존 ML 기술에 비해 예측에서 우위를 차지하기 때문에 더욱 인기를 얻고 있습니다.
딥 러닝은 본질적으로 엄청난 양의 데이터로 인공 신경망 (ANN)을 훈련하는 것을 의미합니다. 딥 러닝에서 네트워크는 스스로 학습하므로 학습을 위해 방대한 데이터가 필요합니다. 전통적인 기계 학습은 본질적으로 데이터를 구문 분석하고 그로부터 학습하는 알고리즘 세트입니다. 그런 다음이 학습을 사용하여 지능적인 결정을 내 렸습니다.
이제 Keras에 오면 엔드 투 엔드 오픈 소스 머신 러닝 플랫폼 인 TensorFlow 위에서 실행되는 고수준 신경망 API입니다. Keras를 사용하면 복잡한 ANN 아키텍처를 쉽게 정의하여 빅 데이터를 실험 할 수 있습니다. Keras는 또한 엄청난 양의 데이터를 처리하고 기계 학습 모델을 개발하는 데 필수적인 GPU를 지원합니다.
이 튜토리얼에서는 심층 신경망 구축에 Keras를 사용하는 방법을 배웁니다. 가르치기위한 실제 사례를 살펴 보겠습니다. 당면한 문제는 딥 러닝으로 훈련 된 신경망을 사용하여 손으로 쓴 숫자를 인식하는 것입니다.
딥 러닝에 더 흥미를 느끼게하기 위해 아래는 딥 러닝에 대한 Google 트렌드의 스크린 샷입니다.
다이어그램에서 볼 수 있듯이 딥 러닝에 대한 관심은 지난 몇 년 동안 꾸준히 증가하고 있습니다. 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 생물 정보학, 약물 디자인 등 많은 분야에서 딥 러닝이 성공적으로 적용되었습니다. 이 튜토리얼을 통해 딥 러닝을 빠르게 시작할 수 있습니다.
그래서 계속 읽으십시오!