Dive into Deep

https://d2l.ai/chapter_introduction/index.html

# 위 자료를 학습하기 위한 과정/태도를 기술하십시오.

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딥러닝이 기존 머신러닝 방식을 대체하는 경우다.

– 인간이 음성 신호/이미지/언어 등의 학습 시스템을 알고리즘(프로세스)으로 구현하기 어려운 영역.

상황의 작은 변화에도 학습 패턴이 바뀔 수 있는 영역

전. 사람이 음성 신호의 주파수 대역을 인식하고 “아”를 인식하고 알고리즘화한다고 상상해 봅시다… 할 수 있지만

수많은 가정을 했을 때 다른 인지 패턴이 존재할 확률이 높으며, “아”가 아니라 “와”가 된다.

즉, 위의 특징은 사람이 학습 항목의 특징/패턴을 알고리즘으로 구현하지 않아도 End-to-End 훈련을 통해 학습할 수 있음을 의미합니다. (= 인간은 패턴을 찾기 위해 노력할 필요가 없다~ 다만, 이로 인해 과정의 설명력이 전보다 떨어질 수밖에 없다~ 이해할 수 있는 요소(공식)로 정의되지 않기 때문에 인간처럼)

또한 데이터가 충분하면 가설을 세우고 표본을 추출하여 매개변수의 속성을 찾아 통계적 근거 분석보다 정확도가 높은 결과를 얻을 수 있다.

(단, 데이터가 적다면 상황을 단순화하거나 가설을 세워서 통계적인 방법으로 해결하거나 기존의 기계 학습 방법으로 해결하는 것이 더 합리적일 수 있습니다.)

(제 2 장)