🚀 "[AI 개발 3단계] 딥러닝 기초 가이드: 인공지능 신경망 구축 및 첫 모델 만들기"

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🚀 "[AI 개발 3단계] 딥러닝 기초 가이드: 인공지능 신경망 구축 및 첫 모델 만들기"

AI JB 2025. 2. 22. 20:00

AI 개발 & 프로그래밍 초보자 가이드: 3단계 - 딥러닝 기초 & 첫 신경망 구축

머신러닝의 기초를 익히고 첫 번째 모델을 만들어보았다면, 이제 본격적으로 딥러닝(Deep Learning) 의 세계로 들어갈 차례입니다. 이번 글에서는 딥러닝의 개념과 원리를 살펴보고, 실습을 통해 신경망을 구축하는 방법을 배우겠습니다.포스팅을 천천히 따라오며 프로그램을 켜고 직접 실습 해보세요!

1. 딥러닝이란?

딥러닝(Deep Learning)은 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 기반으로 하는 머신러닝의 한 분야입니다.예를 들어, 음성 바서를 활용한 음성 인식 기술(예; Siri, Google Assistant)이나, 자율주행 자동차의 객체 인식 기능은 모두 딥러닝의 대표적인 응용사례입니다. 이러한 기술들은 신경망이 방대한 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고 예측하는 능력을 극대화한 결과 입니다. 뇌의 뉴런이 신호를 전달하는 방식을 본떠 설계된 알고리즘으로, 복잡한 패턴을 학습하고 예측하는 데 강력한 성능을 발휘합니다.

1️⃣ 딥러닝 vs 머신러닝

✔️ 머신러닝: 특징(Feature)을 사람이 직접 추출하여 모델을 학습시킴
✔️ 딥러닝: 데이터에서 중요한 특징을 스스로 학습함 (예: 이미지에서 경계를 자동으로 인식)

2️⃣ 딥러닝의 주요 개념

✔️ 뉴런(Neuron): 정보를 처리하는 기본 단위
✔️ 레이어(Layer): 뉴런들이 모여 정보를 전달하는 층 (입력층, 은닉층, 출력층)
✔️ 활성화 함수(Activation Function): 신경망의 출력값을 결정하는 함수 (ReLU, Sigmoid, Softmax 등)
✔️ 손실 함수(Loss Function): 모델의 예측값과 실제값의 차이를 평가하는 함수
✔️ 옵티마이저(Optimizer): 신경망이 최적의 가중치를 찾도록 도와주는 알고리즘 (SGD, Adam 등)

2. 딥러닝 환경 설정 및 실행 방법

딥러닝을 실행하려면 Python과 관련 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래 절차를 따르세요.

1️⃣ Python 및 필수 라이브러리 설치

✅ Windows

Win + R을 눌러 실행 창을 열고 cmd를 입력하여 명령 프롬프트를 실행합니다.
아래 명령어를 입력하여 라이브러리를 설치합니다.

pip install tensorflow keras numpy matplotlib

✅ Mac/Linux

Command + Space를 눌러 '터미널'을 검색한 후 실행합니다.
아래 명령어를 입력하여 라이브러리를 설치합니다.

pip install tensorflow keras numpy matplotlib

✅ 설치 확인 방법
아래 명령어를 실행하여 라이브러리가 정상적으로 설치되었는지 확인하세요.

python -c "import tensorflow as tf; import keras; print('설치 완료!')"

3. Python 코드 실행 방법

1️⃣ Jupyter Notebook 사용 (추천)

터미널 또는 명령 프롬프트에서 jupyter notebook 입력 후 실행
새 Python 노트북을 열고 아래 코드를 셀에 입력 후 실행

2️⃣ Python 스크립트 실행

메모장을 열어 deep_learning_model.py 파일을 생성
아래 코드를 복사하여 저장
터미널 또는 명령 프롬프트에서 python deep_learning_model.py 입력 후 실행

✅ Python 코드: 딥러닝 모델 구현

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 데이터 불러오기
mnist = keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 2. 데이터 전처리
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0  # 정규화

# 3. 신경망 모델 설계
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),  # 입력층
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),  # 은닉층
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax') # 출력층
])

# 4. 모델 컴파일 및 학습
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 5. 모델 평가
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print(f'테스트 정확도: {test_acc:.2f}')

✅ 코드 설명

데이터 불러오기: TensorFlow 내장 MNIST 데이터셋을 불러옵니다.
데이터 전처리: 픽셀 값을 0~1 사이로 정규화합니다.
신경망 모델 설계: 입력층(Flatten), 은닉층(Dense), 출력층(Dense)으로 구성된 신경망을 정의합니다.
모델 컴파일 및 학습: Adam 옵티마이저를 사용하여 모델을 학습합니다.
모델 평가: 테스트 데이터를 사용하여 정확도(Accuracy)를 평가합니다.

4. 딥러닝 모델 개선하기

✔️ 더 깊은 신경망 구성: 레이어를 추가하여 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.
✔️ Dropout 기법 적용: 과적합을 방지하기 위해 일부 뉴런을 랜덤으로 제거할 수 있습니다.
✔️ 전이 학습(Transfer Learning): 사전 학습된 모델을 활용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
✔️ GPU 사용: 학습 속도를 높이기 위해 GPU를 활용하는 방법도 고려할 수 있습니다.

맺음말: 딥러닝 모델 만들기 첫걸음

딥러닝 모델을 처음 구축하는 과정은 쉽지 않지만, 한 단계씩 따라가다 보면 충분히 익숙해질 수 있습니다. 저는 처음 딥러닝을 접했을 때 개념조차 어렵게 느껴졌지만, 실습을 반복하면서 이해도가 점점 높아졌습니다.
여러분도 직접 모델을 만들어 보고 결과를 분석하면서 흥미를 느껴 보시길 바랍니다.혹시 궁금한 점이 있거나 어려운 부분이 있다면 댓글로 질문을 남겨주세요! 서로의 경험을 공유하며 함께성장해 봅시다!!!

이번 포스팅에서는 딥러닝의 기본 개념을 익히고, 실제로 신경망을 구축하는 방법을 실습해보았습니다. 딥러닝은 강력한 기술이지만, 실습을 반복하면 점점 익숙해질 것입니다. 🚀

다음 단계에서는 CNN(합성곱 신경망)과 이미지 처리를 다룰 예정이니 기대해주세요! 😊

질문이 있다면 댓글로 남겨주시고, 함께 딥러닝을 배워나갑시다!