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7
장
신경망
또 다른 인공지능 겨울이 다가올 가능성이 높지만, 그렇다고 신경망과 딥러닝의 유용성이 사라
지는 것은 아닙니다. 신경망과 딥러닝이 잘하는 문제인 컴퓨터 비전, 오디오, 자연어 및 기타
몇 가지 영역에서는 계속 활용될 것이며 새로운 활용법을 발견할 수 있을지도 모릅니다! 선형
회귀, 로지스틱 회귀, 기존의 규칙 기반 시스템, 신경망 등 가장 적합한 것을 사용하세요. 적합
한 도구와 적합한 문제를 연결하는 단순함에는 훨씬 더 많은 힘이 있습니다.
7.6
마치며
신경망과 딥러닝은 몇 가지 흥미로운 응용 분야를 제공하며, 이 장에서는 그 표면만 살짝 살펴
봤습니다. 이미지 인식부터 자연어 처리까지, 신경망과 다양한 딥러닝을 적용하는 사용 사례는
계속 늘어나고 있습니다.
처음부터 하나의 은닉 층으로 간단한 신경망을 구성해 배경색에 맞춰 밝은 글꼴을 사용할지 어
두운 글꼴을 사용할지 예측하는 방법을 배웠습니다. 또한 고급 미적분 개념을 적용해 중첩 함
수의 편도함수를 계산하고 이를 확률적 경사 하강법에 적용해 신경망을 훈련했습니다. 또한 사
이킷런과 같은 라이브러리도 활용했습니다. 이 책에서 텐서플로, 파이토치, 고급 애플리케이션
을 설명하지는 않지만, 지식을 넓힐 수 있는 훌륭한 자료가 많습니다.
3Blue1Brown
은 신경망과 역전파에 관한 훌륭한 동영상 ...