µö ·¯´×Àº 2006³â¿¡ Åä·ÐÅä ´ëÇÐÀÇ Á¦ÇÁ¸® ÈùÅæ ¹Ú»ç°¡ °í¾ÈÇß´Ù. µö ·¯´×ÀÌ ¼¼»ó¿¡ ¾Ë·ÁÁø °ÍÀº 2012³â¿¡ ±¸±ÛÀÌ ¡°´ë±Ô¸ð ºñÁöµµ ÇнÀ À̹ÌÁö µ¥ÀÌÅ͸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î ±â°è°¡ °í¾çÀ̸¦ ÀÚµ¿À¸·Î ÀνÄÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù¡±¶ó°í ¹ßÇ¥Çϸ鼺ÎÅÍÀÌ´Ù. µö ·¯´×ÀÌ »çȸÀûÀ¸·Î ³Î¸® ¾Ë·ÁÁø °ÍÀº 2016³â¿¡ ±¸±ÛÀÇ ¾ËÆÄ°í°¡ À̼¼µ¹ 9´Ü°úÀÇ ¹ÙµÏ ½ÃÇÕ¿¡¼ ½Â¸®Çϸé¼ÀÌ´Ù.
µö ·¯´×Àº Áß°£ ·¹À̾ ¿©·¯ °³·Î ±¸¼ºµÈ ½Å°æ¸ÁÀ» »ç¿ëÇØ ±¸ÃàÇϹǷΠ½ÉÃþ ½Å°æ¸Á (Deep Neural Network: DNN)À̶ó°í ºÎ¸£±âµµ ÇÑ´Ù. µö ·¯´×Àº ºÐ·ù¿Í ȸ±Í ¹®Á¦¿¡ Àû¿ë °¡´ÉÇÏ´Ù.
½Å°æ¸Á ¾Ë°í¸®ÁòÀº Àΰ£ ³úÀÇ ´º·±ÀÌ ÀÚ±ØÀ» Àü´ÞÇÏ´Â ¹æ¹ý¿¡¼ ¿µ°¨À» ¹Þ¾Æ ¸¸µé¾î Á³°í, µö ·¯´×°ú ½Å°æ¸ÁÀ̶ó´Â ¿ë¾î´Â ±¸ºÐÇÏÁö ¾Ê°í »ç¿ëÇÏ´Â °æ¿ì°¡ ¸¹´Ù. ±×·¯³ª µö ·¯´×Àº ½ÇÁ¦ Àΰ£ ³ú°¡ ÀÛµ¿ÇÏ´Â ¹æ½Ä°ú °°Áö ¾ÊÀ¸¸ç Á÷Á¢ÀûÀ¸·Î ¿¬°üÀÌ ÀÖÁö ¾Ê´Ù.
µö ·¯´×Àº ½Å°æ¸Á¿¡¼ ¹ßÀüµÈ °ÍÀ¸·Î ¸Ó½Å ·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ ÇϳªÀÌÁö¸¸ ±âÁ¸ÀÇ ¸Ó½Å ·¯´×°ú´Â ¿ÏÀüÈ÷ ´Ù¸¥ ÇнÀ ¹æ¹ýÀ̶ó°í º¸´Â ½Ã°¢µµ ÀÖ´Ù. ±× ÀÌÀ¯´Â Ư¡À» ÃßÃâÇÒ ¶§ »ç¶÷ÀÌ °³ÀÔÇÒ ÇÊ¿ä°¡ ¾ø±â ¶§¹®ÀÌ´Ù. ±âÁ¸ÀÇ ¸Ó½Å ·¯´×Àº Ư¡ ÃßÃâÀ» »ç¶÷ÀÌ Á÷Á¢ ÇØ¾ß ÇßÁö¸¸, µö ·¯´×Àº ±â°è°¡ ÇнÀÇÏ¸é¼ ÀÚµ¿À¸·Î Ư¡À» ÃßÃâÇÑ´Ù.
1 ¸Ó½Å ·¯´×°ú µö ·¯´×(ML/DL)7
2 ¸Ó½Å ·¯´×/µö ·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©(ML/DL Framework) 15
3 ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏ(Jupyter Notebook) 25
4 ÆÄÀ̽ã(Python) 41
5 ³ÑÆÄÀÌ(Numpy) 63
6 ÆÇ´Ù½º(Pandas) 75
7 Çʷοì(Pillow) 93
8 ¸ËÇ÷Ը³(Matplotlib) 105
9 »çÀü ÇнÀ(Pre-training Learning) 121
10 ÀüÀÌ ÇнÀ(Transfer Learning) 141
11 ºÐ·ù ¼º´É Æò°¡(Classification Performance Evaluation) 185
ºÎ·Ï A. KISTI ½´ÆÛÄÄÇ»ÅÍ ÀÌ¿ëÇϱâ199
ºÎ·Ï B. µµÄ¿(Docker) À̹ÌÁö ÀÌ¿ëÇϱâ211
ºÎ·Ï C. µ¥ÀÌÄÜ(DACON) °æÁø´ëȸ üÇèÇϱâ233
ºÎ·Ï D. À©µµ¿ìÁî¿¡ ÅÙ¼ÇÃ·Î¿Í ÄÉ¶ó½º ¼³Ä¡Çϱâ261
ºÎ·Ï E. Âü°í ¼Àû274