Introduction

좋은 Deep Learning 개발자가 되기 위해서 필요한 3가지

• 구현 실력 : 이론을 잘 안다고 해도 Code로 구현할 줄 알아야 한다.
• 기본적인 수학 내용(선형 대수, 확률론)
• Trend를 잘 숙지하는 것 (최신 논문 읽기 ..) ← 대부분 영어이므로 영어 능력도 필요 1

Deep learning : Data를 통해 사람의 지능을 모방하도록 학습하는데 이 때 신경망 구조를 활용

Deep Learning의 Key 구성요소

• 모델이 학습할 수 있는 Data
• Data를 활용한 Model
• 모델의 성능을 측정하기 위한 Loss Function
• loss를 최소화하기위해 파라미터를 조정하는 Algorithm

새로운 논문을 볼 때 4가지 항목에 비추어 연구를 바라보면 기존 연구에 비해 어떤 장점이 있고, 어떤 Contribution이 있는지 이해하기 괜찮다 !

Data

데이터는 풀고자하는 문제의 타입에 의존함 !

• Classification : 분류
• Semantic Segmentation : 이미지의 픽셀이 어디에 속하는지 ?