딥 러닝(Deep Learning)은 인간의 뇌 작동 방식을 모방하여 기계가 자동으로 학습하도록 만들어진 인공신경망이다. 파이썬은 주로 딥 러닝 모델을 개발하고 구현하는 데 널리 사용되는 언어 중 하나이다. 이번 포스팅에서는 파이썬으로 딥 러닝 모델을 개발하는 방법과 유용한 라이브러리들에 대해 알아보도록 하겠다.
1. 딥 러닝 모델 구현하기
1.1 인공신경망 구현하기
인공 신경망은 input layer, hidden layer, output layer로 이루어져 있다. 이때 hidden layer는 여러 개를 사용할 수 있으며, 이 때문에 딥 러닝이라는 이름이 붙어졌다.
딥 러닝 모델을 구현하기 위해선 먼저 인공신경망 클래스를 정의해야 한다. 이를 keras를 이용하여 만들어보자.
“`python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(8, input_dim=4, activation=’relu’))
model.add(Dense(1, activation=’sigmoid’))
“`
이렇게하면 4개의 input feature을 받아들이는 1개의 hidden layer가 있는 모델을 만들 수 있다. 이 hidden layer에는 8개의 노드가 있으며 ReLU 함수를 이용하여 activation을 처리한다. 마지막으로 output layer에는 1개의 노드와 sigmoid 함수를 이용하여 activation을 처리하였다.
1.2 라이브러리 활용하기
파이썬으로 딥 러닝 모델을 구현할 때는, TensorFlow, PyTorch, Keras, Theano 등이 있다. 이중에서 Keras는 가장 사용이 쉽다는 이유로 대중적으로 사용되고 있다.
“`python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
model = Sequential()
model.add(Dense(8, input_dim=4, activation=’relu’))
model.add(Dense(3, activation=’softmax’))
model.compile(loss=’categorical_crossentropy’, optimizer=’adam’, metrics=[‘accuracy’])
model.fit(X, y, epochs=150, batch_size=10)
“`
이처럼 Keras는 사용하기 쉬워 초보자도 쉽게 사용할 수 있다.
2. 딥 러닝 라이브러리
2.1 TensorFlow
TensorFlow는 이미지, 음성인식, 자연어처리 등 다양한 분야에서 활용되는 머신러닝 라이브러리이다. TensorFlow 공식문서에서는 병렬처리를 위해 분산처리 기능, GPU메모리 사용 기능 등 다양한 기능을 제공한다고 소개하고 있다. TensorFlow는 뛰어난 성능, 쉬운 사용성 등으로 인해 데이터 과학자 및 딥러닝 엔지니어 등 여러 사용자에게 인기가 높다.
2.2 PyTorch
PyTorch는 미디어, 게임 등의 분야에서 인공지능(AI)를 활용할 때 사용되는 ‘open-source’ 라이브러리이다. 같은 기능을 수행하는 TensorFlow보다는 사용하기 쉬우며, 개발자가 더 많은 자유로운 컨트롤을 할 수 있다는 장점이 있다.
2.3 Keras
Keras는 파이썬으로 작성된 딥 러닝 라이브러리로 Tensorflow, Theano와 같은 기반 엔진 위에서 작동하며 사용하기 간단하다는 것이 특징이다. 또한, TensorFlow 2.0부터는 Keras가 기본적으로 내장되어 있으므로 TensorFlow를 기반으로 구현한다면 자동으로 Keras 사용이 가능하다.
3. 마무리
딥 러닝은 최근 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리 분야에서 매우 높은 성능을 보이며, 이를 구현하는 가장 높은 수준의 기술이다. 파이썬과 Keras, TensorFlow, PyTorch등의 라이브러리를 이용하여 이러한 딥 러닝 모델을 쉽게 구현하고 활용할 수 있다. 하지만 딥 러닝 모델을 구현할 때는 적절한 데이터 전처리와 하이퍼 파라미터 선정 등 중요한 요소들이 필요하다. 이에 대한 이해를 바탕으로 신뢰할 수 있는 딥 러닝 모델을 만들어보자.