딥러닝 뜻
딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로,
인간의 두뇌 작동 방식을 모델링한 알고리즘인 인공 신경망과 계층을 생성하여
인간들이 쉽고 자연스럽게 하는 일을 컴퓨터에 가르치는 *머신러닝* 기술입니다.
*머신러닝* : 데이터를 이용하여 스스로 학습하는 알고리즘을 개발하는 기술
딥러닝은 영어 단어인 “Deep Learning”에서 유래되었습니다.
“Deep”은 인공신경망의 깊이를 의미하며,
층(layer)의 개수가 많아질수록 더욱 정교한 학습이 가능해지기 때문입니다.
“Learning”은 학습을 의미합니다.
따라서, 딥러닝은 깊은 층으로 구성된 인공신경망을 이용하여 데이터를 학습하는 기술을 의미합니다.
딥러닝의 특징 5가지
| 1. 대규모 데이터를 이용하여 학습하기 때문에 높은 성능을 보입니다. |
| 2. 이미지, 음성, 자연어 등 다양한 분야에서 활용됩니다. |
| 3. 인공신경망을 이용하여 더욱 정교한 학습이 가능하여 데이터의 복잡한 패턴을 파악하고 예측, 분류 작업을 수행할 수 있습니다. |
| 4. 데이터의 특징 추출과 분류를 동시에 수행하여, 전체적인 학습 과정을 자동화합니다. 이를 통해 사람의 개입 없이 데이터로부터 유용한 정보를 추출할 수 있습니다. |
| 5. GPU와 같은 하드웨어 가속기를 활용하여 대용량 데이터 처리 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. |
딥러닝을 이용한 제품들
- 음성인식 기술 - 스마트폰, 스마트스피커 등 다양한 기기에서 활용되고 있습니다.
- 이미지 인식 기술 - 자동차, 드론 등에서 활용되어 사물을 인식하고 분류하는 작업을 수행합니다.
- 자율주행 자동차 - 딥러닝을 이용하여 학습된 인공신경망을 이용하여 주변 환경을 인식하고,
주행 판단을 수행하는 자율주행 자동차가 개발되고 있습니다. - 의료진단 - 뇌졸중, 유방암 등의 진단에 활용되며, 더욱 정확한 진단이 가능해집니다.
- 언어 모델 - 자연어 처리 분야에서 활용 되며, 기계 번역, 챗봇 등 다양한 분야에서 사용됩니다.
- 게임 - 게임 캐릭터의 행동 패턴을 학습하고, 게임 그래픽을 자동으로 생성하는 기술이 개발되고 있습니다.
게임 개발자는 보다 빠르게 그래픽을 제작할 수 있으며 더욱 혁신적인 그래픽을 구현할 수 있습니다. - 예술 작품 생성 - 새로운 음악, 그림, 영화 등을 자동으로 생성하는 기술이 개발되고 있습니다.
- 보안 - 악성코드 탐지, 스팸 필터링, 침입 탐지 등의 보안 기술이 개발되고 있습니다.
- 로봇 제어 - 로봇이 복잡한 환경에서도 안전하게 작동할 수 있는 제어 방식이 개발되고 있습니다.
- 금융 분야 - 주식 시장 예측, 부동산 가격 예측, 대출 심사 등의 작업이 수행됩니다.
일반인이 딥러닝을 배우기 위해서 필요한 지식 5가지
| 프로그래밍 기초 | 프로그래밍 기술이 필요합니다. 따라서, 프로그래밍 언어의 기초적인 문법과 구조, 변수와 함수 등의 개념을 이해할 수 있어야 합니다. |
| 선형 대수학 | 벡터와 행렬을 다루는 경우가 많습니다. 따라서, 선형 대수학의 기초적인 개념과 연산 방법을 이해할 수 있어야 합니다. |
| 확률과 통계 | 확률과 통계적인 개념이 많이 사용됩니다. 예를 들어, 데이터 분포를 이해하고, 확률 분포를 이용하여 모델을 학습하는 경우가 있습니다. |
| 머신러닝 | 딥러닝은 머신러닝의 한 분야입니다. 따라서, 머신러닝의 기초적인 개념과 알고리즘을 이해할 수 있어야 합니다. |
| 딥러닝 프레임워크 | 딥러닝 모델을 개발하기 위해서는 딥러닝 프레임워크를 사용해야 합니다. 대표적인 딥러닝 프레임워크로는 TensorFlow, PyTorch, Keras 등이 있습니다. 이러한 딥러닝 프레임워크의 사용 방법을 익힐 필요가 있습니다. |
딥러닝을 이용한 미래의 분야 예측
딥러닝이 앞으로 미래에 어떻게 사용될지 예측하는 것은 쉽지 않지만
지금까지 보여준 성과와 가능성을 바탕으로 몇 가지 예상해 볼 수 있는 분야들이 있습니다.
의료 분야 : 딥러닝은 의료 영상 분석, 질병 진단, 치료 방법 추천, 신약 개발 등 의료 분야에서 다양한 응용을 할 수 있습니다.
예를 들어, 딥러닝을 이용해 코로나 19 바이러스의 변이를 예측하거나, 암세포의 유전자 변화를 분석하거나,
환자의 증상과 생체 신호를 종합해 최적의 치료법을 제시하는 등의 연구가 진행되고 있습니다.
교육 분야 : 딥러닝은 교육 분야에서도 많은 혁신을 가져올 수 있습니다.
예를 들어, 딥러닝을 이용해 학생들의 학습 수준과 성향을 파악하고, 맞춤형 교육 커리큘럼과 피드백 제공하거나,
가상 현실과 결합해 실감 나는 학습 경험을 제공하는 등의 서비스가 가능해질 것입니다.
창작 분야 : 딥러닝은 창작 분야에서도 놀라운 결과물을 만들어낼 수 있습니다.
예를 들어, 딥러닝을 이용해 이미지나 음악, 문장 등의 새로운 콘텐츠를 생성하거나, 기존의 콘텐츠를 개선하거나,
스타일을 변환하거나, 가짜 콘텐츠를 탐지하는 등의 작업이 가능해질 것입니다.