💡 딥러닝 핵심 개념 정리: CNN, RNN, Transformer, TensorFlow, PyTorch
📌 Tensor란?
Tensor는 0차원 스칼라부터 고차원 배열까지를 포함하는 다차원 배열입니다. 딥러닝의 모든 데이터는 텐서로 표현되며, 모델은 이 텐서를 입력으로 받고 연산을 수행합니다.
📌 TensorFlow란?
TensorFlow is a deep learning library in Python, created by Google in 2015, mainly used to build and train neural networks.
- ‘Tensor’는 데이터 구조, ‘Flow’는 연산 그래프를 따라 흐르는 과정을 의미합니다.
- 대규모 모델 서빙, 배포, TPU 지원에 강합니다.
📌 PyTorch란?
PyTorch is a deep learning library in Python, developed by Facebook in 2016, mainly used for building and experimenting with neural networks.
- 기존 Torch 프레임워크를 Python 기반으로 재설계한 도구입니다.
- 실험과 연구에 유리한 동적 계산 그래프, 직관적 코드 구조를 제공합니다.
📌 CNN / RNN / Transformer 요약
| 구분 | 약자 / 의미 | 주요 특징 |
|---|---|---|
| 🧠 CNN | Convolutional Neural Network | 이미지의 공간 구조를 유지하며 특징 추출 (합성곱 연산 기반) |
| 🔁 RNN | Recurrent Neural Network | 이전 상태를 기억하며 순차 데이터 처리 (시계열, 문장 등) |
| ⚡ Transformer | (약자 아님) 정보 변환자 | Self-Attention 구조로 입력 전체를 병렬 처리하며 맥락 파악 |
📌 CNN 이름의 의미와 Convolution 설명
Convolution은 작은 필터(커널)를 이미지에 겹쳐가며 곱하고 더해 특정 패턴을 추출하는 연산입니다.
예: 모서리, 수직선, 대각선 같은 이미지 특징 감지
📌 CNN 실제 활용 분야 (Korean & English)
| 분야 | 활용 예 (한국어) | Application (English) |
|---|---|---|
| 🧠 이미지 분류 | 고양이 vs 개, 얼굴 인식, 질병 진단 | Image classification – cat vs dog, face recognition, disease diagnosis (X-ray/CT) |
| 🎯 객체 탐지 | 자율주행 차량 보행자 탐지 | Object detection – YOLO, SSD, Faster R-CNN |
| 🔍 이미지 세분화 | 종양 위치 찾기 (U-Net) | Image segmentation – tumor localization |
| 🧾 문자인식 | OCR, 번호판 인식 | OCR, license plate recognition |
| 🎨 스타일 변환 | 사진을 그림처럼 바꾸기 | Style transfer – photo to art |
| 🔎 영상 분석 | 감시 카메라 분석, 행동 인식 | Video analysis – surveillance, activity recognition |
| 🧪 과학/공학 | 현미경/천문 이미지 분석 | Scientific imaging – microscope & astronomy |
📘 작성자: ChatGPT
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