케라스 파이썬 라이브러리를 사용하여 손글씨 숫자 분류를 학습하는 구체적인 신경망 예제를 살펴보겠습니다. 케라스나 비슷한 라이브러리를 사용한 경험이 없다면 당장은 이 첫 번째 예제를 모두 이해하지 못할 것입니다. 괜찮습니다. 다음 장에서 이 예제를 하나하나 자세히 설명합니다. 코드가 좀 이상하거나 요술처럼 보이더라도 너무 걱정하지 마세요. 일단 시작해 보겠습니다.

지금 풀려는 문제는 흑백 손글씨 숫자 이미지(28×28 픽셀)를 10개의 범주(0에서 9까지)로 분류하는 것입니다. 머신 러닝 커뮤니티에서 고전으로 취급받는 데이터셋인 MNIST를 사용하겠습니다. 이 데이터셋은 머신 러닝의 역사만큼 오래되었고 많은 연구에 사용되었습니다. 이 데이터셋은 1980년대 미국 국립표준기술연구소(National Institute of Standards and Technology, NIST)에서 수집한 6만 개의 훈련 이미지와 1만 개의 테스트 이미지로 구성되어 있습니다. MNIST 문제를 알고리즘이 제대로 작동하는지 확인하기 위한 딥러닝계의 “hello world”라고 생각해도 됩니다. 머신 러닝 기술자가 되기까지 연구 논문이나 블로그 포스트 등에서 MNIST를 보고 또 보게 될 것입니다. 그림 2-1에 몇 개의 MNIST 샘플이 있습니다.

▲ 그림 2-1 MNIST 샘플 이미지