1.1.5 5단계: 딥러닝을 활용한 고급 분석 및 예측
복잡한 데이터(이미지, 텍스트, 시계열 등)를 처리해 고급 분석과 예측을 수행하는 단계입니다. 딥러닝 기술의 발전으로 이미지 인식, 자연어 처리(NLP) 등 다양한 분야에서 혁신적인 성과를 거두고 있으며, 이를 통해 더욱 정교한 분석이 가능합니다. 딥러닝 코드는 주로 파이썬으로 작성하며, 데이터 분석에는 PyTorch와 같은 프레임워크를 자주 사용합니다.
이 단계에서는 다음 주제를 공부합니다.
• 딥러닝 기초: 딥러닝은 인공 신경망을 기반으로 합니다. 인공 신경망(ANN, Artificial Neural Network)은 사람의 신경세포(뉴런)에서 영감을 받아 개발된 기술로, 데이터를 통해 주요 특징을 자동으로 학습할 수 있습니다. 이 단계에서 딥러닝의 기본 구조와 동작 원리를 이해하는 것이 중요합니다.
• PyTorch: PyTorch는 딥러닝 및 머신러닝 모델 구현을 위한 파이썬 기반의 강력한 프레임워크입니다. 코드를 직관적으로 작성할 수 있고 다양한 인공 신경망 구조를 쉽게 구축할 수 있어 연구와 산업 현장에서 널리 사용합니다.
• 트랜스포머와 딥러닝 활용: 트랜스포머(Transformer)는 최근 딥러닝 분야에서 주목받는 아키텍처로, 자연어 처리(NLP), 이미지 분석 등 다양한 응용 분야에서 혁신적인 성능을 보여 줍니다. 트랜스포머는 입력 데이터의 순서에 구애받지 않고 전체 맥락을 고려해 정보를 처리할 수 있는 강력한 구조로, ChatGPT와 같은 대화형 AI 시스템의 핵심 기술입니다. 이를 활용해 텍스트 요약, 번역, 이미지 캡셔닝, 음성 인식 등 다양한 문제를 해결할 수 있습니다.