⦿ 예제 소스 https://github.com/taehojo/deeplearning → 4장. 가장 훌륭한 예측선 [구글 코랩 실행하기]

⦿ 바로 가기 https://bit.ly/dl3-ch04

딥러닝은 자그마한 통계의 결과들이 무수히 얽히고설켜 이루어지는 복잡한 연산의 결정체입니다. 우리 몸을 이해하려면 몸을 구성하는 기본 단위인 세포의 역할을 알아야 하듯, 딥러닝을 이해하려면 딥러닝의 가장 말단에서 이루어지는 기본적인 두 가지 계산 원리를 알아야 합니다. 바로 선형 회귀와 로지스틱 회귀입니다.

이 두 가지 개념을 중·고등학교 수준에서 공부하기란 쉽지 않습니다. 대학에서 통계를 전공하지 않았다면 익숙하지 않을 주제이지요. 그러다 보니 여기서부터 시작하는 머신 러닝이 쉽지 않아 보이는 것이 무리는 아닙니다. 하지만 이 두 개념을 이해하기 위해 반드시 어려운 공식이나 수학, 통계학 개념에 통달해야 하는 것은 아닙니다. 어렵지 않은 수학 용어와 중·고등학교 수준으로도 딥러닝의 밑그림이 되는 개념을 충분히 이해할 수 있습니다. 이를 알고 나면 딥러닝을 구동시키는 원리에 한 걸음 다가설 수 있습니다.

이 장의 제목인 ‘가장 훌륭한 예측선’이라는 표현은 ‘선형 회귀(linear regression) 분석을 이용한 모델’의 의미를 쉽게 풀어서 표현한 것입니다. 머신 러닝은 제대로 된 선을 긋는 작업부터 시작됩니다. 선의 방향을 잘 정하면 그 선을 따라가는 것만으로도 지금은 보이지 않는 미래의 것을 예측할 수 있기 때문이지요.

첫 단추가 많은 것을 결정합니다. 진입 장벽을 허물고 딥러닝의 세계로 들어오기 바랍니다.