AI 요약관련 정보

• TensorFlow 딥러닝 입문 강좌는 Daniel Bourke가 기초부터 회귀, 분류, 컴퓨터 비전, 전이 학습까지 실습 위주로 가르치며, ZTM Discord 커뮤니티를 통해 지원을 받을 수 있습니다. 🚀
• 딥러닝은 인공 신경망 기반의 머신러닝 한 분야로, 여러 계층을 통해 데이터에서 고수준 특징을 추출하며, 본 강좌는 실습 코딩에 중점을 둡니다. 🧠
• 전통적인 프로그래밍이 '입력 + 규칙 = 출력'이라면, 머신러닝은 '입력 + 원하는 출력 = 규칙 학습' 방식으로 작동하여 복잡한 문제 해결에 적합합니다. 🔄
• ML/DL은 자율주행차와 같이 규칙을 코딩하기 어려운 복잡한 문제를 해결하는 데 탁월하며, 데이터를 숫자로 변환하고 패턴을 찾을 수 있다면 어떤 문제에도 적용 가능합니다. ✨
• 간단한 규칙 기반 시스템으로 해결 가능한 경우, 설명 가능성이나 완벽한 정확도가 필수적인 경우, 또는 데이터가 부족한 경우에는 ML/DL 사용을 재고해야 합니다. 🚫
• 전통적인 머신러닝은 스프레드시트와 같은 정형 데이터에 강점을 보이며, 딥러닝은 이미지, 텍스트, 음성 등 비정형 데이터 처리에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 📊
• 본 강좌에서는 완전 연결 신경망, 컨볼루션 신경망, 순환 신경망, 트랜스포머와 같은 핵심 딥러닝 아키텍처를 TensorFlow로 구축하는 데 집중합니다. 🏗️
• 신경망은 인공 뉴런 또는 노드로 구성된 네트워크로, 데이터(이미지, 텍스트, 음성 등)를 입력받아 복잡한 패턴을 학습하고 처리하는 딥러닝의 핵심 구성 요소입니다. 🕸️