[Week 3-1] 💡딥 러닝 기초

3주차 월요일

• 딥 러닝 기본 용어
• 딥 러닝의 역사

📝[딥 러닝 기본 용어]

딥 러닝에 필요한 것은?

+ 모델이 학습할 데이터
+ 데이터를 학습할 모델
+ 모델이 잘 학습했는지를 평가하는 지표인 손실 함수
+ 손실 함수의 값이 줄어들도록 모델 파라미터를 최적화하는 알고리즘

• 손실 함수
  실제 값과 예측값의 차이를 나타내는 함수로, 모델을 어느 방향으로 학습시킬 것인가, 어떻게 업데이트할 것인가를 결정하는 지표
  • 회귀 문제 : MSE (Mean Square Error)
  • 분류 문제 : CE (Crossentropy Error)
  • 확률론 문제 : MLE (Maximum Likelyhood Error)

손실 함수는 우리가 이루고자 하는 목적이 아니다
손실 함수는 목표라기보다는 척도이자 근사치다. 문제에 따라 전형적인 손실 함수가 있지만, 데이터 상황에 따라 다른 손실 함수를 사용하는 게 나을 수도 있다.

ex) 선형 회귀 모델을 만드는데, 데이터에 노이즈가 많은 경우
MSE를 사용할 경우 노이즈가 증폭될 수도 있다. 이럴 때는 오히려 절대값오차가 나을 수도.

• 최적화 알고리즘
  손실 함수가 최소화되는 방향으로 모델의 가중치와 바이어스(파라미터)를 업데이트하고, 모델이 처음 보는 데이터에서도 잘 동작할 수 있는 방향으로 학습시키는 알고리즘.
  요즘은 대개 어느 상황에 써도 성능이 괜찮게 나오는 Adam을 사용한다. Adam의 등장은 연산 자원이 부족해서 다양한 최적화 알고리즘을 일일이 테스트해 볼 수 없는 개인이나 작은 연구실 입장에서는 혁명이었다고 한다.

📚[딥 러닝의 역사]

Deep Learning's Most Important Ideas - A Brief Historical Review
Denny Britz, 2020

• 2012 AlexNet
  CNN 구조, 최초로 딥 러닝을 이용해 ImageNet 대회 1등

• 2013 DQN
  알파고를 개발한 DeepMind의 "Playing Atari with Deep Reinforcement Learning" 논문에 소개된 구조, 강화 학습의 등장

• 2014 Encoder/Decoder (Seq2Seq)
  RNN 중 하나인 LSTM을 이용함. 기계 번역을 위해 고안된 모델.

• 2014 Adam Optimizer
  어디에 써도 웬만하면 잘 돌아가는 최적화 알고리즘.

• 2015 GAN
  이미지나 텍스트를 생성하는 모델. 생성/판별을 수행하는 두 개의 모델이 경쟁을 반복하면서 점점 더 진짜 같은 결과물을 생성한다.

• 2015 ResNet
  이전의 레이어들을 다시 이용해 네트워크를 깊게 쌓아도 과적합이 발생하지 않고 좋은 결과를 얻을 수 있도록 한 CNN 모델.

• 2017 Transformer
  2017년 구글이 발표한 "Attention is all you need" 논문에 소개됨. 어텐션 구조를 사용해 자연어를 처리하는 모델.

• 2018 BERT
  fine-tuning을 위한 자연어 처리 모델로, 단어사전에 BERT 모델을 적용, 그 출력을 다른 자연어 처리 모델의 입력으로 사용한다.

• 2019 GPT-3
  인간과 유사한 텍스트를 생성하는 대용량 언어 처리 모델.

• 2020 SimCLR
  Self-supervised learning(자기지도학습)이 가능한 모델로, unlabeled 데이터를 학습에 사용할 수 있다.

👨‍👩‍👧‍👦[피어 세션]

지난 주에 팀원들과 협의한 대로 오늘은 5시에 시작했다. 강의 내용을 전부 소화하고 만나려고 했지만 colab과 vs code를 연동하는 데 시간을 엄청나게 써 버려서 강의를 많이 듣지 못했다. 분명 단계별로 따라 했는데... 한참 씨름하다가 아예 다 삭제하고 다시 깔아서 되긴 됐다.