딥러닝(Deep Learning)은 인공지능의 한 분야로, 인공 신경망을 활용하여 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하는 기술입니다. 깊은 레이어를 가진 신경망을 통해 자동으로 특징을 추출하고, 고수준의 추론을 수행할 수 있습니다.
✨ 주요 특징
- 자동 특징 추출: 전통적인 머신러닝과 달리, 수동으로 특징을 설계할 필요가 없습니다.
- 대량 데이터 처리: 수백만 개의 데이터를 처리하여 정확한 예측을 수행합니다.
- 다양한 응용: 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 사용됩니다.
💻 딥러닝 예제 코드
1. 파이토치(PyTorch)를 활용한 기본 예제
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 모델 정의
class SimpleNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleNet, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 128) # 입력층 → 은닉층
self.fc2 = nn.Linear(128, 10) # 은닉층 → 출력층
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x)) # ReLU 활성화 함수
x = self.fc2(x)
return x
model = SimpleNet()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
print("✅ 딥러닝 모델 생성 완료!")
2. 텐서플로(TensorFlow)를 활용한 기본 예제
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# Sequential 모델 생성
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(
optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy']
)
print("✅ 텐서플로 모델 생성 완료!")
🚀 딥러닝의 미래
딥러닝은 빠르게 발전하고 있으며, 다음 같은 분야에서 큰 잠재력을 보이고 있습니다:
- 자동주행 차량
- 의료 진단 보조
- 번역 시스템
- 게임 AI
- 예측 분석
— 아리아 올림 —
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