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딥러닝(Deep Learning)은 무엇일까?

쉽게 설명하자면, 딥러닝은 컴퓨터가 사람처럼 학습하는 기술로, 기계학습(Machine Learning)의 하위 분야입니다.

딥러닝에서 컴퓨터는 대량의 데이터를 스스로 학습하고, 학습한 결과를 바탕으로 새로운 데이터를 예측하거나 분류합니다.

딥러닝의 핵심은 인공 신경망(Artificial Neural Network)이라는 구조입니다. 인공 신경망은 사람의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 컴퓨터 프로그램으로 모방합니다.


딥러닝의 주요 개념​

  1. 뉴런(Neuron): 딥러닝에서는 작은 처리 장치들이 모여서 작동하는데, 이를 '뉴런'이라고 부릅니다. 이는 뇌의 신경 세포를 모방한 것입니다.

  2. 층(Layer): 뉴런들은 여러 층으로 구성되며, 크게 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)으로 나뉩니다. 입력층은 데이터를 받고, 은닉층은 데이터를 처리하며, 출력층은 최종 결과를 출력합니다.

  3. 학습(Learning): 딥러닝 모델은 많은 데이터를 통해 학습합니다. 예를 들어, 수많은 고양이 사진을 보여주면, 모델은 고양이의 특징을 배우게 됩니다. 그 후 새로운 사진을 보여주면, 그것이 고양이인지 아닌지 예측할 수 있습니다.


딥러닝은 데이터에서 특징을 자동으로 추출하는 것이 특징으로, 사람이 데이터의 특징을 직접 정의할 필요가 없습니다.

또한 AI 모델 학습을 위해 대규모의 데이터가 필요하며, 학습 과정에서 많은 연산을 수행합니다.


딥러닝 예시​

손글씨 숫자를 인식하는 프로그램을 딥러닝으로 만든다면, 아래와 같은 과정을 거치게 됩니다.

  1. 데이터 준비: 수천 개의 손글씨로 쓴 숫자 이미지 데이터를 준비합니다. 각 이미지는 0부터 9까지의 숫자를 포함하며, 해당 숫자의 라벨(Label, 정답)이 함께 제공됩니다.

  2. 모델 학습: 딥러닝 모델에 이 이미지를 입력하고, 각 이미지가 어떤 숫자인지 알려줍니다. 딥러닝 모델은 이미지의 픽셀 패턴을 분석하여 숫자의 특징을 자동으로 추출하고 학습합니다. 사람의 개입 없이 모델이 스스로 중요한 특징을 찾아냅니다.

  3. 예측: 학습이 완료된 AI 모델에 새로운 손글씨 숫자 이미지를 입력하면, AI 모델은 이 이미지가 어떤 숫자인지 예측합니다. 이렇게 AI 모델은 학습한 데이터의 특징을 바탕으로 새로운 데이터를 예측합니다.

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