딥 러닝(Deep Learning)이란 무엇인지 정리

'딥 러닝'은 영어로 Deep Learning 입니다.

각 단어의 읽기와 뜻은 다음과 같습니다:

1. Deep
   • 읽기: 딥 (발음 기호: /diːp/)
   • 뜻: 깊은, 심오한.
     • 딥 러닝에서는 신경망의 층(layer)이 여러 개로 '깊게' 쌓여 있다는 의미를 가집니다.
2. Learning
   • 읽기: 러닝 (발음 기호: /ˈlɜːrnɪŋ/)
   • 뜻: 학습, 배우는 것.
     • 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 지식을 습득하고 성능을 향상시키는 과정을 의미합니다.

딥 러닝은 컴퓨터가 사람처럼 배우고 생각할 수 있도록 만드는 인공지능의 한 분야입니다. 특히, 사람의 뇌 구조를 모방한 '신경망'이라는 것을 여러 층으로 쌓아 올려서 데이터를 학습하는 방식이에요.

 

쉽게 예를 들어 설명해볼게요!

예시 1: 강아지 사진 분류하기

아주 어린 아이에게 강아지 사진과 고양이 사진을 보여주면서 "이건 강아지야", "저건 고양이야"라고 계속 알려주면, 아이는 나중에 새로운 강아지나 고양이 사진을 보고도 스스로 "강아지다!", "고양이다!" 하고 구별할 수 있게 됩니다.

딥 러닝도 이와 비슷해요.

1. 데이터 준비 (많은 사진): 컴퓨터에 수많은 강아지 사진과 고양이 사진을 보여줍니다. 각 사진이 강아지인지 고양이인지 정답을 함께 알려주죠.
2. 신경망 학습 (아이의 학습): 딥 러닝 모델(신경망)은 이 사진들을 하나하나 보면서 강아지의 특징(귀 모양, 코 모양, 털 색깔 등)과 고양이의 특징을 스스로 찾아내고 학습합니다. 마치 아이가 여러 번의 경험을 통해 강아지와 고양이의 차이점을 파악하는 것과 같아요.
3. 예측 (새로운 사진): 학습이 끝나면, 이제 한 번도 본 적 없는 새로운 강아지 사진이나 고양이 사진을 보여주어도 딥 러닝 모델은 "이건 강아지야!" 또는 "이건 고양이야!" 하고 정확하게 예측할 수 있게 됩니다.

여기서 '딥(Deep)' 이라는 단어는 신경망의 층이 깊고 많다는 것을 의미해요. 층이 깊을수록 더 복잡하고 추상적인 특징을 학습할 수 있어서, 강아지 사진의 경우 단순히 털 색깔뿐만 아니라 '귀가 쫑긋하고 코가 촉촉한 모습' 같은 좀 더 복잡한 특징까지 파악해서 정확도를 높일 수 있게 되는 거죠.

예시 2: 음성 인식 비서 (시리, 빅스비 등)

여러분이 스마트폰에 "오늘 날씨 어때?"라고 말하면, 스마트폰이 여러분의 목소리를 인식하고 날씨 정보를 알려주죠? 이것도 딥 러닝의 강력한 예시입니다.

1. 데이터 준비 (수많은 음성 데이터): 다양한 사람들의 수많은 음성 데이터(단어, 문장, 억양 등)를 컴퓨터에 입력합니다.
2. 신경망 학습 (목소리 특징 학습): 딥 러닝 모델은 이 음성 데이터를 분석해서 사람의 목소리에 담긴 소리의 특징, 발음, 억양 등을 학습합니다. 심지어 같은 단어라도 사람마다 발음이 조금씩 다른데, 딥 러닝은 이런 미묘한 차이까지 학습하여 어떤 사람이 말하든 정확하게 단어를 파악할 수 있게 됩니다.
3. 예측 및 실행 (명령어 수행): 여러분이 "오늘 날씨 어때?"라고 말하면, 딥 러닝 모델은 여러분의 목소리에서 '오늘', '날씨', '어때'라는 단어를 정확히 인식하고, 그에 맞는 날씨 정보를 찾아 보여주는 것입니다.

요약하자면, 딥 러닝은 많은 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 특징을 찾아내고 학습하여, 새로운 데이터를 보고도 판단이나 예측을 할 수 있도록 만드는 기술이라고 이해하시면 됩니다.

 

다시 정리하자면,

딥 러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 한 분야이자 머신러닝(Machine Learning)의 하위 집합으로, 특히 인간 뇌의 신경망 구조를 모방한 '심층 신경망(Deep Neural Network)'을 사용하여 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 기술입니다.

'Deep'이라는 단어는 신경망의 '층(layer)'이 깊다는 의미를 담고 있습니다. 기존의 인공 신경망은 몇 개의 층으로 구성되었지만, 딥 러닝은 수십, 수백, 심지어 수천 개의 층을 쌓아 매우 복잡한 데이터의 특징과 관계를 학습할 수 있습니다.

딥 러닝의 핵심 아이디어 및 특징:

1. 인공 신경망 (Artificial Neural Network, ANN): 딥 러닝의 기본이 되는 구조입니다. 인간 뇌의 뉴런들이 연결되어 정보를 처리하는 방식에서 영감을 얻어, 소프트웨어적으로 '노드(node)' 또는 '뉴런'을 만들고 이들을 여러 층으로 연결합니다. 각 노드는 이전 층의 입력을 받아 연산을 수행하고 다음 층으로 결과를 전달합니다.
2. 심층 신경망 (Deep Neural Network, DNN): 딥 러닝은 3개 이상의 층(입력층, 은닉층, 출력층)을 가진 신경망을 사용합니다. 특히 중간에 있는 '은닉층(hidden layer)'의 수가 많을수록 '깊다(deep)'고 표현하며, 이 깊은 층들을 통해 데이터의 복잡하고 추상적인 특징을 계층적으로 학습할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지를 인식할 때 첫 번째 층은 선이나 점과 같은 단순한 특징을 학습하고, 다음 층은 이 선과 점들을 조합하여 더 복잡한 형태(눈, 코, 입 등)를 학습하며, 최종적으로는 얼굴 전체를 인식하는 방식으로 작동합니다.
3. 데이터 기반 학습 (Data-driven Learning): 딥 러닝은 방대한 양의 데이터를 스스로 학습하여 특징을 추출하고 패턴을 발견합니다. 기존 머신러닝은 사람이 직접 데이터에서 중요한 '특징(feature)'을 뽑아내야 했지만, 딥 러닝은 이 특징 추출 과정까지도 자동으로 수행합니다. 이를 '특징 공학(Feature Engineering)'이라고 하는데, 딥 러닝은 이 과정을 자동화함으로써 효율성을 크게 높였습니다.
4. 다양한 학습 방식:
   • 지도 학습 (Supervised Learning): 가장 일반적인 방식으로, '정답'이 있는 데이터(레이블이 지정된 데이터)를 가지고 학습합니다. 예를 들어, 강아지 사진에는 '강아지'라는 레이블을 붙여주고, 고양이 사진에는 '고양이'라는 레이블을 붙여주어 학습시키는 방식입니다.
   • 비지도 학습 (Unsupervised Learning): 정답이 없는 데이터에서 패턴이나 구조를 스스로 찾아내 학습합니다. 데이터 군집화(clustering)나 차원 축소(dimensionality reduction) 등에 활용됩니다.
   • 강화 학습 (Reinforcement Learning): 어떤 환경에서 에이전트(Agent)가 행동을 하고, 그 행동의 결과에 따라 '보상'이나 '벌칙'을 받으며 스스로 최적의 행동 방식을 학습하는 방식입니다. 알파고가 바둑을 배우는 방식이 대표적인 예시입니다.

딥 러닝의 발전 배경:

• 빅데이터: 엄청난 양의 데이터를 수집하고 저장할 수 있는 기술의 발전.
• 컴퓨팅 파워: GPU(그래픽 처리 장치) 등 고성능 컴퓨팅 자원의 발전으로 복잡한 신경망 계산이 가능해짐.
• 알고리즘 개선: 기울기 소실(vanishing gradient) 문제 등 기존 신경망의 한계를 극복하는 새로운 학습 알고리즘(예: ReLU 활성화 함수, 드롭아웃 등)의 등장.

딥 러닝의 활용 분야:

현재 딥 러닝은 우리 삶의 많은 부분에 적용되고 있습니다.

• 이미지 인식: 얼굴 인식, 객체 탐지, 의료 영상 분석 (자율주행차, 보안 시스템, 질병 진단)
• 음성 인식 및 합성: 스마트 스피커, 음성 비서, 실시간 통역
• 자연어 처리 (NLP): 챗봇, 번역기, 텍스트 요약, 스팸 메일 분류 (ChatGPT와 같은 생성형 AI의 핵심 기술)
• 추천 시스템: 넷플릭스 영화 추천, 유튜브 동영상 추천, 온라인 쇼핑몰 상품 추천
• 자율주행: 차량 주변 환경 인식 및 판단
• 의료: 신약 개발, 질병 진단 및 예측
• 금융: 주식 시장 예측, 사기 탐지

요약하자면, 딥 러닝은 사람의 뇌를 모방한 깊은 신경망 구조를 통해 방대한 데이터를 스스로 학습하고, 데이터 속의 복잡한 패턴을 추출하여 다양한 예측 및 의사결정을 수행하는 인공지능 기술입니다. 현대 인공지능 기술 발전의 핵심 동력이라고 할 수 있습니다.