1.3.1 딥러닝 학습 과정
딥러닝의 학습 과정도 머신 러닝과 크게 다르지 않습니다. 물론 자세히 다룬다면 데이터를 구하고 전처리하는 방법부터 튜닝하는 방법까지 포함되겠지만, 세세한 부분까지 작성하고 다루기에는 딥러닝 분야가 너무 넓습니다. 따라서 데이터 준비부터 모델(모형)을 정의하고 사용하는 상위 레벨에서 짚고 넘어갑니다.
▲ 그림 1-11 딥러닝 모델의 학습 과정
• 데이터 준비: 초보자가 데이터를 쉽게 구할 수 있는 방법은 두 가지입니다. 첫째, 파이토치(https://tutorials.pytorch.kr/)나 케라스(https://keras.io/)에서 제공하는 데이터셋을 사용하는 것입니다. 제공되는 데이터들은 이미 전처리를 했기 때문에 바로 사용할 수 있으며, 수많은 예제 코드를 쉽게 구할 수 있는 장점이 있습니다. 둘째, 캐글(Kaggle)2 같은 곳에 공개된 데이터를 사용하는 것입니다. 물론 국내의 공개 데이터들도 사용할 수 있으나 상당히 많은 전처리를 해야 하기에 가능하면 캐글 같은 플랫폼에 제공된 데이터를 활용하길 권장합니다.