딥러닝은 과연 만능일까? 데싸노트

딥러닝은 과연 만능일까? 

 

우선 결론은

딥러닝은 특화된 분야가 따로 있다. 자연어, 이미지, 비디오 데이터이다. 

이런 데이터는 아무래도 변수가 굉장히 많기 때문이다. 

 

딥러닝에 특화된 분야를 딥러닝이 아닌 다른 곳에 적용시키면 엄청난 시간이 걸릴 수 밖에 없다. 

 

컴퓨팅파워가 받쳐주기 때문에 딥러닝이 진행되는거다. 

뉴럴 네트워크가 이제 하드웨어의 지원으로 가능해졌기 때문이다. 

 

트리모델에 비해서 딥러닝은 하나 하나의 연산은 사실 단순하다. 

하지만 많은 양의 연산이 얽혀있다. 

 

CPU를 가지고 하면 굉장히 오래 걸리지만 GPU로 진행하면 빠르게 진행될 수 있다. 

 

Tabular데이터는? (엑셀같은 데이터 = 변수가 많지 않다. )

굳이 딥러닝을 써야하나? 라는 의문

 

만약 GPU를 사용하지 않는다면 부스팅이 더 좋다. 

 

즉 딥러닝에 특화된 분야, GPU가 받쳐주는 상황에서만 딥러닝이 빛을 발한다. 

근데 딥러닝은 지금 Tabular데이터를 위한 것도 개발이 되고 있다. 

 

근데 아직 확실히 딥러닝이 이 부분에서 좋은지는 명확한 기준이 아직 없다. 

 

딥러닝말고 다른 알고리즘을 숙지하는 것도 중요하다. 

 

https://www.youtube.com/watch?v=ye1dDMVYyrM