전기전자/정보통신

오픈소스에 의한 연습 포함
처음하는 딥러닝 (Deep Learning)
2016. 4. 6
Takei Hiromasa / Ric Telecom (www.ric.co.jp)/ 154P

최근,「딥러닝」또는「심층학습」이라는 단어를 접하는 기회가 많아졌다. 그리고 연구 계에 국한되지 않고, 일반인들도 뉴스 등으로 빈번하게 듣게 되었다.
본서는 딥러닝을 처음으로 배우는 IT엔지니어나 이공학계의 학생들을 주 대상으로 하면서, 폭넓게 일반 비즈니스를 하는 사람들에게도 도움이 되도록 하였다. 기계학습 등의 전문지식은 일체 전제하지 않았지만, 일부 고교 레벨의 수학을 기억해 낼 필요는 있다. 제 5장 이후의 체험 편에는 Linux의 기초지식을 가진 분들을 대상으로 하고 있다.

딥러닝이 이 정도로 주목 받게 된 최초의 계기는, 화상인식에 있어 종래보다 상당히 높은 성능을 내면서부터 이다. 그 후, 다른 분야에서도 성능이 확인되면서 일제히 관심이 높아지게 되었다. 현재도 눈부신 연구성과가 계속 보고되고 있어, 딥러닝은 진화를 계속하고 있다.

그러나, 한때 열광적으로 주목되었던 기술이, 세간의 관심을 급속하게 잃어버리는 것도 빈번했다. 원인은 그 기술이 정확하게 이해되지 않고, 과도한 기대와 과소한 평가에 지나치게 좌우되었다고 생각된다. 딥러닝이 많은 분야에서 높은 평가를 내고, 뛰어난 기술임에는 틀림이 없다. 그러나 만능의 도구는 아니다. 본서를 통해 딥러닝이 어떠한 기술이고, 어떠한 것이 가능한지를 이해하는데 도움이 되었으면 한다.

본서는「기초편」「이론편」「체험편」으로 되어 있다. 기본편에서는, 딥러닝의 기본적인 내용과 성과를 소개한다. 이론편에서는, 딥러닝 알고리즘의 학습방법을 소개한다. 체험편에서는, Caffe라는 오픈소스의 프레임워크를 이용하여, 실제 딥러닝의 움직임을 체험해 본다. 딥러닝은 다양한 분야에서 Break Through를 달성하였다. 그리고 아직도 진화 중에 있다. 이 책을 통하여 그 기술의 일단의 감을 잡을 수 있으면 좋겠다.       

   -- 끝 --