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딥러닝은 요즘 가장 뜨거운 화두 중 하나입니다. 인공지능(AI)의 발전 속도가 빨라짐에 따라 많은 사람들이 이 기술을 활용하고 있습니다. 특히 NumPy는 데이터를 효과적으로 처리하고 변환하는 데 매우 유용한 Python 라이브러리로, 깊이 있는 수학적 계산을 수행하는 데 적합합니다. 이번 글에서는 NumPy와 딥러닝의 관계, 그리고 이를 활용한 실용적인 예제에 대해 다룰 것입니다.
1. NumPy와 딥러닝의 결합
NumPy는 다차원 배열을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 라이브러리입니다. 이는 딥러닝이 필요로 하는 수치 계산을 쉽게 처리할 수 있게 해줍니다. 대부분의 딥러닝 프레임워크인 TensorFlow나 PyTorch는 내부적으로 NumPy 배열을 기반으로 동작합니다.
예제: NumPy를 사용하여 간단한 행렬 연산을 수행해 봅시다. 두 개의 2D 배열을 생성하고 이를 더해보겠습니다.
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