본 강의에서는 Deep Learning의, 개념을 이해하고, Deep Learning의 가장 기본적인 알고리즘인 MLP, Multi Layer Perceptron을 시나리오 예제를 통해 실습해 보겠습니다.

■ 시나리오

대학에서 경영정보학을 전공한 혁수는 IT회사에 30년 근무하면서, IT의 발전의 산 증인을 자부하고 있습니다.

대학때는 펀치리더기로 VAX 서버를 사용했으며, 석사과정에서는 아래아 한글로 논문을 작성했고, 회사에서는 MS 윈도우, 유니텔, ERP, SCM 등에 대해 지식과 경험을 가지고 있습니다.

그런데, 2022년 말, 오픈AI의 챗GPT를 경험해 보고 놀라움과 공포를 느꼈습니다. IT 발전에서 뒤쳐지지 않으려면 데이터분석을, 심도있게 공부해야겠다는 생각을 하게 된 것입니다. 이후, 혁수는 Brightics Studio를 접하게 되었고, 투토리알을 통해 셀프스터디를 진행하게 되었습니다. 투토리알 중, 비선형 데이터에 대한 분류 문제가 주어졌고, 이를 해결하고자 합니다.

그런데. Scatter Plot을 통하여 데이터 분포를 확인해 보니, 직선으로는 분류가 불가능했습니다. 혁수는 에듀테이너에게 ML P에 대한 자문을 구한 후, Hidden Layer와 Neuron을 조합하여 복잡한 곡선에 대응 할 수 있는 ML P (Multi Layer Perceptron Classification으로 문제를 해결하고자 합니다.

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