딥러닝이란? deep learning

딥러닝이란? deep learning

딥러닝은 컴퓨터가 스스로 외부 데이터를 조합, 분석하여 학습하는 기술을 뜻한다. 

 

컴퓨터가 인간처럼 판단하고 학습할 수 있도록 하고 이를 통해 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술을 말한다. 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있는 컴퓨터의 개발에 따라 구현이 가능해졌는데 요약이나 이미지 분석 자율주행등 다양한 분야에서 사용된다. 학습 자료의 양 즉 데이터가 많을수록 학습의 단 게가 구체적이고 세분화될수록 딥러닝효과가 뛰어나다.

가장 화제가 되었던 알파고와 이세돌의 바둑 대결을 보면 알 수 있다. 계속해서 몇천 판, 몇만 판의 데이터들을 시뮬레이션을 통해서 계속해서 학습해 나가는 알파고가 이세돌을 이긴 것을 뉴스에서 본사람들이 많다. 이것이 딥러닝이라고 할 수 있다.

이세돌과 바둑을 두기 전까지 알파고는 스스로 끊임없이 바둑 기보를 보고 바둑 전략을 학습하고 어떤 곳에 두어야 하는지 최선의 수를 찾게 학습된 것입니다. 그래서 매 경기가 진행될수록 더욱 뛰어난 실력을 가지게 되는 것입니다.

딥러닝을 시작으로 인공지능(AI) 기술이 비약적으로 도약하게 되었고 초기 인공지능은 규칙을 컴퓨터에 주입하는 지도 학습법을 사용했지만 1990년대 중반 이후에는 인터넷의 등장으로 방대한 양의 데이터를 수집할 수 있게 되면서 빅데이터를 분석해 인공지능 시스템 스스로 학습하는 머신러닝 (기계학습)의 형태로 진화하였지만 데이터가 포함한 내용의 특징을 파악하는 데는 한계점을 들어냈지만 이를 뛰어넘는 딥러닝이 고안되면서 AI기술은 비약적인 발전을 이룰 수 있게 되었다.

머신러닝에 인간의 뇌를 모방한 네트워크를 더한 딥러닝 알고리즘은 인간의 두뇌가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견한 뒤 사물을 구분하는 정보처리 방식을 모방함으로써 기존 머신러닝의 한계를 뛰어넘을 수 있었다.

머신러닝이 축적된 데이터를 토대로 상관관계와 특성을 찾아내고 여기에 나타난 패턴을 통해 결론은 내리는 기술인 것에 비해서 딥러닝은 축적된 데이터를 분석만 하지 않고 데이터를 통해 학습까지 하는 기계 학습 능력을 활용해 최적의 결론을 내리게 되는 것이다.