fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝

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지금까지 딥러닝의 개념과 딥러닝 모델을 만들고 배포하는 방법을 배웠습니다. 이제는 좀 더

심도 있게 들어가 볼 차례입니다! 언젠가 도래할 이상적인 세상에서는 딥러닝의 내부에서 일어

나는 모든 내용을 상세히 알 필요가 없을지도 모르지만, 아직 그런 세상이 오지는 않았습니다.

사실 모델을 정말 안정적으로 작동하게 만들려면 모델을 올바르게 이해하고, 검사해야 할 수많

은 세부사항을 숙지해야 하는 것이 현실입니다. 이 과정은 신경망의 학습 및 예측 시 내부를 들

여다보고 가능성 있는 문제를 찾아내서 해결하는 능력을 요구하죠.

따라서 여기서는 딥러닝의 작동 방식을 철저히 분석하는 시간을 가져봅니다. 가령 영상 처리,

자연어 처리, 테이블 데이터 모델 등의 구조적 이해와 특정 도메인 요구 사항에 부합하는 구조

를 만드는 방법, 최고의 학습 결과를 끌어내는 방법, 더 빠르게 학습을 수행하는 방법, 데이터

셋이 바뀌면 처리해줘야 하는 작업의 내용을 포함합니다.

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장에서 본 애플리케이션을 다시 살펴보면서, 다음 두 사항을 추가해봅시다.

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애플리케이션 개선하기

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다양한 종류의 데이터에 적용하기

이 두 가지를 하려면 딥러닝 퍼즐의 모든 조각을 배워야만 합니다. 가령 여러 계층 종류, 정규

화 방법, 옵티마이저, 한 구조에 여러 계층을 넣는 방법,