BOAZ Conference Talk (Minsuk Sung)

Bigdata is Our A to Z
분석 12기 성민석
머신러닝/딥러닝을 처음 공부하는 딥린이를 위한 안내서 / 84
컨퍼런스 톡
머신러닝/딥러닝을 처음 공부하는 딥린이를 위한 안내서
고려대학교 인공지능학과

들어가기 앞서
INTRODUCTION
2

머신러닝과 딥러닝을
처음 공부했을 시점으로 돌아가서
3

※ 주의: 본 발표와 관련 없는 강의들입니다.

머신러닝/딥러닝
진짜?

머신러닝/딥러닝

데이터 과학 데이터 분석
?

?
통계학
?

?
인공지능?
통계학
?

?
인공지능? 머신러닝
?
통계학
?

?
?
딥러닝
?
통계학
?

?
?
딥러닝
?
통계학
?
뭐가 뭔지
하나도 모르겠다

?
?
딥러닝
?
통계학
?
아하
결국 다 같은 건가(?)
예전의 저와 같이
머신러닝/딥러닝을
처음 공부하시는 분들을 위해

인공지능
어떻게 공부해야 하지?
15

인공지능
어떻게 공부해야 하지?
→ 일단 프로그래밍 언어부터 공부
16

Python? R?
17

Python! R?
18
- 시중에 공부할 수 있는 책이 훨씬 많음
- 사이킷런, 텐서플로우 그리고
파이토치와 같은 ML/DL 라이브러리가
탄탄하게 준비
- 커뮤니티가 훨씬 커서 물어볼 수 있는
환경이 좋음
- 웹이나 모바일 어플리케이션 활용
가능해서 확장성이 좋음
- …
※ 주의: 어디까지나 선택은 개인의 자유입니다. 둘 다 좋은 언어입니다.

BOAZ 분석 커리큘럼대로
머신러닝과 딥러닝으로 분류

정형 데이터 비정형 데이터
머신러닝 딥러닝
※ 주의: 편의상 데이터 타입에 따라서 메소드를 정했습니다.
Computer Vision
Natural Language Process
BOAZ 분석 커리큘럼대로
머신러닝과 딥러닝으로 분류

머신러닝
MACHINE LEARNING
21

머신러닝
어떻게 시작하지?
22

머신러닝
이제 다 배웠다!

Kaggle의 대표적인 연습 예제: 타이타닉
https://www.kaggle.com/c/titanic/data
에이
저걸 누가 못해(?)

Kaggle의 대표적인 연습 예제: 타이타닉
https://github.com/minsuk-heo/kaggle-titanic/
네 그 누가
바로 접니다...

머신러닝을
어떻게 써야하지?

머신러닝 파이프라인
31
※ 주의: 실제 머신러닝 파이프라인과 다소 상이할 수 있습니다
데이터 수집 데이터 전처리 피처 엔지니어링 모델링 하이퍼파라미터 튜닝 평가

32
머신러닝 ≠ 모델링
Tree Neural Net

33
머신러닝 ⊃ 모델링
Tree Neural Net

34
- Web Crawling
- Database / SQL
- …

35
- 결측치
- 이상치
- …

36
- 파생 변수 생성
- 피처 이산화 및 로그, 지수화
- 피처 스케일링
- 피처 선택
- …

37
- 피처 선택
- …
사실상 가장 힘들고
귀찮지만 중요한 부분
탐색적 데이터 분석
(EDA)

38
- 피처 선택
- …
(EDA)

39
- 피처 선택
- …
Garbage In, Garbage Out
(EDA)

40
- 피처 선택
- …
공모전의 등수나
컴피티션의 성능을 좌우
(EDA)

41
- 피처 선택
- …
공모전의 등수나
컴피티션의 성능을 좌우
(EDA)

42
- 선형회귀
- 결정 트리
- 랜덤 포레스트
- 신경망
- …
Tree Neural Net

43
- 선형회귀
- 결정 트리
- 랜덤 포레스트
- 신경망
- …
Tree Neural Net
모델 생성 모델 학습 모델 평가 모델 예측
model = DecisionTree() model.fit(X_train, y_train) model.score(X_test, y_test) model.predict(X_unseen)

44
- 랜덤 서치
- 그리드 서치
- …

45
- 학습/검증/평가 데이터
- 교차검증
- MSE, RMSE, MAE …
- …

캐글이나 데이콘
많이 참가해보시길 바랍니다
(그리고 이전보다 다른 참가자들의 전체적인 파이프라인이 눈에 잘 들어오실 겁니다)
46

캐글이나 데이콘
많이 참가해보시길 바랍니다
(그리고 이전보다 다른 참가자들의 전체적인 파이프라인이 눈에 잘 들어오실 겁니다)
47
저처럼 영어 못하시는 분은
이걸로 캐글 입문하셔도 좋습니다 :)
영어 한글

머신러닝 추천 강의
48
Andrew Ng교수님의 Coursera 머신러닝 강의

머신러닝 추천 도서
49

50
- 사이킷런을 활용하는 예제
- 머신러닝 이론은 배웠지만
어떻게 활용하는지 궁금한
학습자에게 유용
- 이론을 배우지 않았다면
구성이 다소 불친절할 수 있음
※ 주의: 지극히 개인적인 견해입니다

51
- 머신러닝/딥러닝의 교과서
- 지도학습과 비지도학습으로
나뉘어 있는 이론 위주의 책
구성
- 이론을 충실하게 배울 수
있으나 실제로 활용법은 없음
- 책 후반에 딥러닝도 배울 수
있음

52
- 핸즈온 머신러닝의 순한맛
(그래서 일부로 같은 도마뱀?)
- 처음 머신러닝을 입문한다면
개인적으로 추천
- 공룡책보다 사이킷런 활용
예제가 적어서 아쉬움

딥러닝
DEEP LEARNING
53

딥러닝
어떻게 시작하지?
54

딥러닝 이론
이제 다 배웠다!

나 무시하나?
그런 건 쉽지!
MNIST

https://thumbs.gfycat.com/AffectionateMemorableGreyhounddog-size_restricted.gif
근데 이걸
어떻게 코딩하지?
내 머리 속 CNN이 작동하는 상상

텐서플로우? 파이토치?
58

딥러닝 초보자들에게 적합
보다 간편한 프레임워크로 쉽게 딥러닝 입문 가능
초보자들에게 추천한다고 해서 초보적인 수준의 코드만 짤 수 있는 것은 아님

대학원생들에게 적합
최근 많은 논문의 코드들이 PyTorch 로 나오고 있음
비전과 텍스트에 특화된 라이브러리를 활용할 수 있음
Build with run 방식의 Dynamic 모델링이 가능하기 때문에 여러가지 시도를 할 수 있음

개발자들에게 적합
Google에서 관리하고 있기 때문에 실제 웹/앱 서비스하기 위해 적합
소형 디바이스와 같은 경량화된 딥러닝을 원한다면 추천 → TensorFlow Lite
TensorFlow 1.X는 build and run 방식의 static한 모델링 → 초보자에게 어려움
TensorFlow 2.X 버전이 나오면서 초보자들도 다루기 쉬워지고 있음

딥러닝 파이프라인
64
데이터 수집 데이터 전처리 신경망 구성 오차함수 및
최적화 기법 선택
모델 학습 모델 추론
※ 주의: 실제 딥러닝 파이프라인과 다소 상이할 수 있습니다

65

66
- Dataset 생성하기
- DataLoader 생성하기

67
- Dataset 생성하기
- DataLoader 생성하기

68
- 클래스 생성 후
forward 함수 정의

69

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여러분의 친구
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여러분의 선생님
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딥러닝 추천 강의
78
김성훈 교수님의 모두의 딥러닝
김성훈 교수님

딥러닝 추천 강의 – 컴퓨터 비전
79
Stanford 대학의 CS231n 강좌

딥러닝 추천 강의 – 자연어 처리
80
Stanford 대학의 CS231n 강좌

딥러닝 추천 도서
81

딥러닝 프레임워크 추천 도서
82

들어주셔서 감사합니다 :)
83
궁금한 점이 있으시다면 언제든지 minsuksung@korea.ac.kr이나 슬랙 DM으로 연락주세요!

REFERENCE
• Andrew Ng 교수님의 코세라 머신러닝 강좌: https://ko.coursera.org/learn/machine-learning
• 김성훈 교수님의 모두의 딥러닝: https://hunkim.github.io/ml/
• 김성훈 교수님의 YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=BS6O0zOGX4E&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm
• Stanford CS231n 공식 홈페이지: http://cs231n.stanford.edu/
• CS231n 한글자막 GitHub: https://github.com/aikorea/cs231n/tree/master/captions/Ko
• 성민석의 GitHub: https://github.com/minsuk-sung
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