딥러닝이란 무엇인가?

IT관련의 여러 뉴스들을 접하면 딥러닝(Deep Learning)이란 말을 자주 들을 수 있다.
문장 속에 들어가면 대충 흐름에 따라 무슨 뜻인지 이해할 수 있긴 한 것 같은데 정확히 무엇이냐고 물어보면 답을 하지 못하겠기에 오늘은 딥러닝의 의미 그리고 딥러닝의 기술에 대해서 살펴보도록 하겠다.

딥러닝(Deep Learning)이란?
컴퓨터가 어떠한 예시들을 통해 인간과 유사하게 판단을 할 수 있게 학습할 수 있도록 하는 머신 러닝(Machine Learning) 기술로써 많은 데이터를 스스로 분류하고 판단하여 문제를 해결하는 심층 학습 기술이라고 볼 수 있다.
여기서 머신 러닝(Machine Learning)의 의미 역시 궁금할 수 있을 텐데 머신 러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 어떤 데이터를 통해 스스로 학습하는 하는 기술이다. 딥러닝과 큰 의미는 같지만 딥러닝이 머신 러닝 역역에 포함되어 있다고 보면 된다.

딥 러닝은 AI의 범위에 있으며 머신 러닝의 한 부분이다

저번에 인공지능 (AI)에 대해서도 다뤄보았는데 이와도 비슷한 의미다.
그러나 정확히 표현하면 머신 러닝 안에 딥러닝이 포함되어 있고 이 둘을 다 포함하는 제일 큰 범위가 AI이며 인공지능AI는 데이터를 학습해서 여러 성과들을 올릴 수 있는 전반적인 컴퓨터 시스템이라고 생각하면 쉬울 것이다.

 

Deep Neural Network

뉴런 네트워크 바로 심층 신경망이라고 하며 이것은 딥 러닝의 핵심 기술이다.
인간이 여러 감각 신경들을 통해 받아들인 정보를 토대로 결론을 내리는 것처럼 컴퓨터는 인공 신경망을 구성해서 이 신경망을 통해 자율적으로 스스로 판단하여 결론을 내리게 하는 기술이라고 보면 된다.
딥러닝은 인공신경망을 통해 학습하기 때문에 머신 러닝처럼 개발자가 따로 데이터를 지정해 줄 필요가 없다.
예를 들어 보면 수 백장 이상의 장미꽃 사진을 보여 주고 장미꽃이라는 이름을 학습시키고 나서 장미꽃을 보여주면 머신 러닝은 학습한 것을 토대로 그것이 장미꽃임을 판단한다.
그러나 딥 러닝의 경우 수많은 꽃의 사진을 주면 신경망을 통해 스스로 학습한 후 그 꽃이 장미꽃이라는 결론을 내리게 된다.
이렇게나 기술이 발전했다는 것이 놀라울 따름인데 딥러닝의 개념 자체가 나온 지도 오래되었다고 하니 더욱 놀랍다.


딥러닝의 활용

1. 의학기술
4차 산업 발달의 중요한 일부분인 의료산업에 많이 활용되고 있다고 하는데 바로 MRI, CT 같은 의료 기계로 촬영 시에 딥러닝의 심층 신경망이 분석을 해서 섣불리 놓치고 넘어갈 수 있는 질병들도 찾아낼 수 있는데 한몫을 한다고 한다.

2. 음성인식
많이 쓰는 사용하는 기술로써 요즘 누구나 몇 번쯤 아니 자주 접했을 것이다. 스마트폰의 음성인식 기술이 예전과 비해 많이 향상되었는데 이도 역시 딥러닝 기술에 의한 것이다. 문장단위로만 인식을 했던 기술이 지금은 문장을 단어로 나누고 나뉜 단어들과 문맥까지 분석을 해서 인식을 하게 된다.

3. 자율 주행
바로 어제 자율 주행에 관련된 포스팅을 했는데 이 자율 주행 또한 딥러닝의 기술이 적용된다고 한다.
아직 완벽한 자율 주행 차는 나오지 않았지만 주행하기 위해서 스스로 판단을 내려 인지하고 제어하는 기술들의 베이스를 딥러닝 기술이 수행한다고 한다.

 

 

이처럼 오늘은 인공지능의 하위 분야, 머신 러닝의 일부분인 딥 러닝에 대해서 알아보는 시간을 가졌다.
인공지능은 우리를 편하게 만들고 있다. 주변에 없는 것 같아도 돌아보면 요즘 모든 것이 다 인공지능의 기술이 뒷받침되어 있는 것에 깜짝 놀란다.
기술의 발전은 끝이 없겠지만 이 모든 기술들이 좋은 거름이 되어 산업의 발전에 비료 같은 역할을 했으면 좋겠다는 생각을 하며 포스팅을 마친다.