딥러닝(Deep Learning) 의미에 대한 설명
딥러닝(Deep Learning)의 의미에 대해서 이야기해보아요.
딥러닝(Deep Learning)은 뉴럴 네트워크릴 이용한 머신러닝의 일종으로 인공지능 분야에서 활용되는 기술입니다. 딥러닝의 뉴럴 네트워크는 사람의 뇌 구조를 모방한 개념입니다. 사람의 뇌처럼 뉴런과 뉴런 사이에 정보를 교환하는 뇌의 게층 구조와 비슷하게 컴퓨터에서도 인공신경망에 계층 구조로 깊게 만들어서 정보가 교환될 수 있도록 합니다. 이러한 인공신경망 계층구조를 심층 기계학습 DNN Based Representation Learning)이라고 부릅니다.
딥러닝은 머신러닝의 일종이긴 하지만 머신러닝과는 다른 구조입니다.
전통적인 머신러닝은 기존에 쌓여져 있는 데이터를 기반으로 상관관계와 특성을 찾아내는 전통적인 특성 기법을 사용하지만 딥러닝에서는 축정된 데이터를 활용하여 분석과 함께 기계학습을 통해 지속적으로 학습하여 최적의 결론을 찾을 수 있는 기술이에요. 전통적인 머신러닝과 딥러닝은 둘 다 동일하게 빅데이터를 인풋 값으로 아웃풋을 낼 수 있는 함수와 모델, 알고리즘과 같은 결과를 만들게 되는데 딥러닝은 더 나아가 기계학습을 통해서 더 고도화되고 최적화될 수 있습니다.
사람의 뇌도 반복하면 반복할 수록 더 잘 할 수 있는 것처럼 딥러닝의 경우도 인공지능이 학습하면 학습할 수록 더 빠르고 더 정확해집니다.
딥러닝의 덕분에 제3의 인공지능 붐이 일어났습니다. 인공지능은 이제 딥러닝 기술을 바탕으로 더 고도화되고 있습니다. 언젠가는 딥러닝의 기술과 인공지능의 발달로 기술적 특이점이 도래될 것입니다. 벌써 딥러닝 기반의 인공지능인 구글의 바둑 AI 알파고(Alpha Go)가 프로 바둑기사를 이겼습니다.
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딥러닝 개념, 인공 신경망을 응용한 머신러닝의 1종 - 케이티의 디지털 스토리
딥러닝 개념에 대해서 이야기해 봅시다.
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