Deep Learning

 

딥러닝(Deep Learning)

 

인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)을 기반으로 한 기계 학습(Machine Learning)의 한 분야

 

여러 층(layer)으로 구성된 신경망을 통해 데이터에서 중요한 특징을 자동으로 학습하고, 합습을 바탕으로 예측, 분류, 생성 등의 다양한 작업을 수행

기존 머신러닝과 달리 특징 공학(feature engineering)과정이 필요 없이, 데이터로부터 직접 패턴을 학습

 

• 비선형 추론 가능 : 다층 구조를 활용해 복잡한 데이터의 패턴 학습 가능
• 자동 특징 추출 : 별도의 특징 엔지니어링 없이도 데이터에서 유의미한 특징을 찾아낼 수 있음
• 대용량 데이터 학습 : GPU연산을 활용하여 대량의 데이터를 빠르게 처리하고 학습 가능
• 다양한 응용 가능 : 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에 적용 가능

 

 

딥러닝의 역사와 활용 방안

 

딥러닝의 역사와 발전

• 1950년대 ~ 1980년대 : 인공신경망 개념 등장, 퍼셉트론(Perceptron) 개발
• 1990년대 : 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron, MLP) 발전, 역전파(Backpropagation) 알고리즘 활성화
• 2000년대 초반 : 데이터 부족과 계산 자원의 한계로 인해 인공신경망 연구가 주춤
• 2010년 이후 : GPU 발전, 빅데이터 활용 증가, 새로운 신경망 구조(CNN, RNN, Transformer 등)의 등장으로 딥러닝 기술 급성장

 

인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)의 관계

• 인공지능(AI) : 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결하는 기술의 총칭 (규칙 기반 시스템부터 자율 학습 시스템까지 다양한 접근 방식을 포함)
• 머신러닝(ML) : 데이터에서 패턴을 학습하여 예측 및 결정을 내리는 AI의 하위 분야
• 딥러닝(DL) : 다층 신경망을 활용하여 데이터를 학습하는 머신러닝의 하위 분야

 

딥러닝의 대표적인 활용 분야

• 이미지 처리 : 얼굴 인식, 객체 탐지, 스타일 변환, 의료 영상 분석
• 자연어 처리(NLP) : 번역, 텍스트 생성, 감정 분석, 챗봇
• 음성 인식 : 가상 비서(예: Siri, Alexa), 자동 자막 생성, 음성 합성
• 추천 시스템 : 넷플릭스, 유튜브, 쇼핑몰의 개인화 추천 서비스
• 자율 주행 : 자동차의 주변 환경 인식, 경로 계획, 장애물 회피
• 의료 분야: 신약 개발, 질병 예측, DNA 분석, 의료 영상 분석