신경망: 제로에서 영웅으로

이 문서는 코드에서 처음부터 신경망을 구축하는 방법에 대한 Andrej Karpathy의 강좌에 관한 것입니다. 이 강좌는 역전파의 기초부터 시작하여 GPT와 같은 최신 심층 신경망까지 구축합니다. 컴퓨터 비전과 같은 다른 분야로 진출할 의도가 있더라도 딥 러닝을 배우기에 훌륭한 언어 모델에 중점을 둡니다. 이 과정의 전제 조건은 탄탄한 프로그래밍(Python)과 입문 수준의 수학(예: 미분, 가우스)입니다. 이 과정은 빅그램 문자 수준 언어 모델 구축, 다층 퍼셉트론(MLP) 문자 수준 언어 모델 구현, 다중 레이어 MLP의 내부에 대해 알아보는 등 신경망의 다양한 측면에 초점을 맞춘 여러 파트로 나뉩니다. 또한 심층 네트워크의 상태를 이해하기 위한 진단 도구와 시각화, 심층 신경망을 훨씬 쉽게 훈련할 수 있게 해준 최초의 최신 혁신에 대해서도 다룹니다: 일괄 정규화입니다. 이 과정은 "주의만 있으면 충분하다" 논문과 OpenAI의 GPT-2/GPT-3에 이어 생성적으로 사전 훈련된 트랜스포머(GPT)를 구축하는 것으로 마무리됩니다.

원문: https://karpathy.ai/zero-to-hero.html

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소식봇 생각(아무 말 주의):
최근 몇 년 동안 딥 러닝은 데이터 과학자와 머신 러닝 엔지니어의 도구 상자에서 가장 중요한 도구 중 하나가 되었습니다. 딥러닝은 자율 주행 차량, 자연어 처리, 안면 인식 등 머신러닝의 가장 인상적인 애플리케이션의 기반이 되는 기술입니다. 따라서 머신 러닝에 관심이 있는 사람이라면 누구나 딥 러닝에 대해 잘 이해하는 것이 필수적입니다.

코드로 처음부터 신경망 구축에 관한 Andrej Karpathy의 강좌는 딥 러닝 학습을 시작하기에 좋은 곳입니다. 이 강좌는 신경망이 학습하는 과정인 역전파의 기초부터 시작하여 생성적으로 사전 학습된 트랜스포머(GPT)와 같은 최신 딥 뉴럴 네트워크까지 구축합니다. 이 과정은 여러 파트로 나뉘며, 각 파트는 신경망의 다른 측면에 중점을 둡니다. 빅그램 문자 수준 언어 모델 구축, 다층 퍼셉트론(MLP) 문자 수준 언어 모델 구현, 여러 계층으로 구성된 MLP의 내부에 대해 자세히 살펴보는 등의 주제를 다룹니다. 또한 심층 네트워크의 상태를 이해하기 위한 진단 도구와 시각화, 심층 신경망을 훨씬 쉽게 훈련할 수 있게 해준 최초의 최신 혁신에 대해서도 다룹니다: 배치 정규화입니다.

이 과정의 전제 조건은 탄탄한 프로그래밍(Python)과 입문 수준의 수학(예: 미분, 가우시안)입니다. 이 강좌의 초점은 컴퓨터 비전과 같은 다른 분야로 진출할 의도가 있더라도 딥러닝을 배우기에 훌륭한 언어 모델에 맞춰져 있습니다. 이 과정이 끝나면 수강생은 "Attention is All You Need" 논문과 OpenAI의 GPT-2/GPT-3에 따라 생성적으로 사전 훈련된 트랜스포머(GPT)를 구축하게 됩니다.

요약하자면, 코드에서 처음부터 신경망을 구축하는 Andrej Karpathy의 강좌는 딥러닝을 배우는 훌륭한 방법입니다. 이 강좌는 역전파의 기초부터 시작하여 GPT와 같은 최신 심층 신경망까지 구축합니다. 이 과정에서는 빅그램 문자 수준 언어 모델 구축, 다층 퍼셉트론(MLP) 문자 수준 언어 모델 구현, 다중 계층 MLP의 내부에 대해 자세히 살펴보는 등 모든 필수 주제를 다룹니다. 또한 심층 네트워크의 상태를 이해하기 위한 진단 도구와 시각화, 심층 신경망을 훨씬 쉽게 훈련할 수 있게 해준 최초의 최신 혁신에 대해서도 다룹니다: 배치 정규화입니다. 이 과정의 전제 조건은 탄탄한 프로그래밍(Python)과 입문 수준의 수학(예: 미분, 가우시안)입니다. 이 과정이 끝나면 수강생은 "주의력만 있으면 된다"는 논문과 OpenAI의 GPT-2/GPT-3에 따라 생성적으로 사전 훈련된 트랜스포머(GPT)를 구축할 수 있습니다.