1. 딥러닝 모델 구조 개요앞선 글에서는 MLP(다층 퍼셉트론)를 이용해 이진 분류와 다중 분류 문제를 해결하는 방법을 살펴보았다.하지만 실제 문제에서는 데이터의 형태에 따라 더 적합한 모델 구조를 사용하는 것이 중요하다. MLP는 모든 데이터를 동일한 방식으로 처리하기 때문에, 이미지나 문장처럼 구조적인 정보를 가진 데이터에서는 한계가 존재한다.딥러닝 모델은 기본적으로 입력 → (여러 층) → 출력으로 이어지는 하나의 함수(거대한 계산 그래프)이다.이 과정에서 학습은 예측값과 실제값의 차이를 줄이도록 가중치를 자동으로 조정(역전파)하는 방식으로 이루어진다.따라서 모델 구조(아키텍처)는 “어떤 패턴을 잘 학습하도록 설계되었는가”가 핵심이다. 대표적인 딥러닝 모델 구조는 다음과 같다.CNN : 이미지 데이..