최근 딥러닝이 화두입니다. 하지만 딥러닝은 아직도 일반인들에게는 너무나 먼나라 얘기이기도 합니다. 프로그램 까는 것도 복잡하고, 코딩도 하나하나 해야하고, 시간도 오래 걸리고... 그런데 생각해볼만한 것은 과거 통계학도 비슷한시절이 있었다는 것입니다. 지금은 어떤가요? SPSS 같은 통계 프로그램을 쓰면 다중회귀 분석을 돌리는 것은 1시간만 배우면 할 수 있는 일이 되었습니다.
저는 딥러닝도 비슷한 길을 걷게 될 것이라고 생각합니다. 예전보다 지금이 훨씬 편해진 것처럼, 가까운 미래에는 클릭 몇 번만으로 딥러닝을 돌릴 수 있는 시기가 올 것입니다. 하지만 그 때 가서 남들 다 배울 때 공부하는 것보다는 지금 한 발자국이라도 앞서가는게 더 의미가 있습니다.
이러한 맥락에서 이 시리즈는 전문가가 아닌 분들이 딥러닝을 조금이라도 배울 수 있도록 하는 데에 목적이 있습니다. 제 자신이 전문가가 아니기 때문에 최신 트랜드랑 이론은 많이 부족할 수 있습니다. 하지만 다양한 자료를 가지고 딥러닝을 해보고자 하는 분들과 함께 공부하면서 조금이나마 딥러닝에 대해 이해하고 실제로 사용하는 경험을 갖고 싶은 분들에게는 이 시리즈가 부족하나마 디딤돌이 될 것이라고 생각합니다.
간단히 제 배경을 말씀드리자면, 저는 사회과학(도시경제, 도시에너지)을 전공하고 있으며, 통계학과 GIS를 주 연구 도구로 사용하고 있습니다. 개발언어는 Python과 R을 중급 수준에서 다룰 줄 압니다.
이 시리즈의 학습목표는 본인이 관심있는 데이터를 가지고 딥러닝 모델을 돌려보고 결과를 얻는 것 까지입니다. 현재 계획은 장비를 준비하고 프로그램을 까는 것에서부터, 데이터클리닝, 간단한 딥러닝 모델 돌리기 순으로 할 계획입니다. 딥러닝 툴은 구글에서 개발한 Tensorflow를 Python을 통해사용할 예정입니다. 포스팅은 주 1~2회 정도로 계획하고 있습니다. 포스팅은 종종 실습과제를 포함할 예정이며, 함께 하시는 분들께서는 스스로 실습 후 결과를 올려주셔야 합니다.
참여하실 분들께서는 댓글로 의사표시 해주시고, 질문이나 유용한 정보 등 관련 포스팅은 dl4d 와 kr 태그를 달고 올려주시기 바랍니다. 감사합니다.