인공지능? 머신러닝? 딥러닝? 주린이를 위한 기초!

1. 딥러닝이란? 

 - 머신러닝 태동 초기 연구자들이 만들어낸 인공신경망 (ANN :artificial neural network)은 뇌의 특성에서 영감을 받았다. 인간의 감각기관에서 받아들인 정보는 뉴런을 통해 뇌로 전달된다.

 

 이런 뇌의 정보 처리 과정을 따라 만든 알고리즘이 '인공신경망'이다. 인공신경망에 대한 논의는 1940년부터 시작되었지만, 한계에 봉착했었다. 엄청난 양의 정보를 최적화해야 하고 구조가 워낙 복잡했기 때문이다. 

 

 그러다 빅데이터에 대한 연구와 발전이 이뤄지고, GPU(그래픽처리장치)를 비롯한 컴퓨터 하드웨어의 성능 발전이 동반되어 복잡한 구조의 인공신경망에 막대한 양의 정보를 넣을 수 있게되어 그 어려움이 해결되었다. 

 

 이처럼 인공신경망 모델 구조를 사용한 머신러닝 방식을 딥러닝 Deep Learning 이라고 한다.  

 

딥러닝은 머신러닝의 하위개념이다

 딥러닝의 핵심은 분류를 통한 예측에 있다. 많은 양의 데이터 속에서 패턴을 발견해내고, 인간이 구분하는 것과 같이 컴퓨터가 대상을 구분한다.

 

 이렇게 딥러닝으로 훈련된 시스템의 이미지 인식 능력과 데이터 분석, 번역, 음성 인식 등의 관련 기술은 이미 다양한 분야에서 활용되고 있다. 

 

2. 인공지능에 대해서 자세히 알고싶다면 클릭

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