딥러닝(Deep Learning)은 무엇일까?

딥러닝이란? (딥러닝 개념)

 

옛날에는 불가능했던 것들을 가능하게 만들어줘서 딥러닝은 최근 많은 관심을 받고 있다. 딥러닝(Deep Learning)은 컴퓨터가 스스로 데이터에서 특징을 추출하는 기계학습 기법이다. 예를 들어 딥러닝은 자율주행 자동차의 핵심 기술로 정지 신호를 인식하거나 보행자와 가로등을 구분할 수 있다. 그리고 요즘 스마트폰, 태블릿, TV와 같은 기기에서 음성 컨트롤 기능이 많이 발전하고 있는데 딥러닝이 이 기술의 핵심이라고 할 수 있다. 딥러닝에서 컴퓨터는 이미지, 텍스트 또는 음성을 분류하는 법을 배운다. 딥러닝으로 만든 모델은 높은 정확도를 가지고 있고, 때로는 인간 수준의 성능을 능가하기도 한다.

 

 

딥러닝과 머신러닝의 5가지 주요 차이점

 

1. 인간의 개입

머신러닝은 지속적인 인간의 개입이 필요하다. 딥러닝은 설정하기가 더 복잡하지만 그 이후에는 사람이 개입을 하지 않아도 된다.

 

2. 하드웨어

머신러닝은 딥러닝 알고리즘보다 덜 복잡한 경향이 있고 기존 컴퓨터에서 실행할 수 있는 경우가 많지만 딥러닝 시스템은 훨씬 더 강력한 하드웨어를 필요로 한다. 

 

3. 시간

머신러닝 시스템은 빠르게 설정하고 작동할 수 있지만, 결과가 제한적일 수 있다. 딥러닝 시스템은 설정하는 데 더 많은 시간이 걸리지만 즉각적으로 결과를 창출할 수 있고 더 많은 데이터를 사용할 수 있게 되면 시간이 지남에 따라 품질이 개선될 가능성이 있다.

 

4. 알고리즘

머신러닝은 구조화된 데이터를 필요로 하고 전통적인 알고리즘을 사용한다. 딥러닝은 신경망을 채용하며, 대량의 비정형 데이터를 수용하도록 구축된다.

 

5. 사용되는 곳

머신러닝은 이미 당신의 이메일 받은 편지함, 은행, 그리고 진료실에서 사용되고 있다. 딥러닝 기술은 자율주행차나 첨단 수술을 수행하는 로봇처럼 더욱 복잡하고 자율적인 프로그램을 가능하게 한다.

 

딥 러닝 vs 머신러닝 - 어떤 차이점이 있을까?

 

딥 러닝의 작동 방식

 

대부분의 딥러닝 방법은 신경망 구조를 사용하는데, 이것이 딥러닝 모델을 흔히 딥러닝 네트워크라고 부르는 이유다. 전통적인 신경망은 2-3개의 숨겨진 층만 포함하고 있는 반면, 심층 네트워크는 150개까지 가질 수 있다.

딥러닝 신경망

 

딥러닝이 중요한 이유

 

딥러닝은 그 어느 때보다 높은 수준의 정확도를 필요로 한다. 예를 들면 가전제품은 사용자의 기대를 충족시키는 데 도움을 줘야 하며, 자율주행 자동차와 같은 안전이 중요한 곳에서는 특히나 매우 중요하다. 사람들이 딥러닝의 중요성을 알아서 그런지 최근 딥러닝은 일부 작업에서 인간을 능가할 정도로 향상되었다.

딥러닝은 1980년대에 처음 이론화되었지만, 최근에야 유용하게 쓰이게 된 주요한 이유는 다음과 같다.

1. 딥러닝은 많은 양의 라벨링 된 데이터를 필요로 한다. 예를 들어 자율주행 자동차 개발에는 수백만 장의 이미지와 수천 시간의 비디오가 필요하다.
2. 딥러닝은 상당한 컴퓨팅 능력을 필요로 한다. 클러스터나 클라우드 컴퓨팅과 결합하면 개발 팀이 딥러닝 네트워크에 대한 교육 시간을 몇 주에서 몇 시간 이하로 단축할 수 있다.

 

 

딥 러닝의 예

 

딥러닝은 자율주행부터 의료기기에 이르기까지 넓게 사용된다.

 

• 자율주행 : 자동차 연구자들은 딥러닝을 사용하여 정지 신호나 신호등과 같은 물체를 자동으로 감지하고 있다. 또 딥러닝은 보행자를 감지하는 데 활용돼 사고를 줄이는 데 도움이 된다.
• 항공우주 및 방위 : 딥러닝은 위성의 물체를 식별하고, 부대를 위해 안전하거나 안전하지 않은 지역을 식별하는 데 사용된다.
• 의학 연구 : 암 연구자들은 암세포를 자동으로 감지하기 위해 딥러닝을 이용하고 있다. UCLA의 팀은 암세포를 정확하게 식별하기 위한 딥러닝 응용 프로그램을 훈련하는 데 사용되는 고차원 데이터 세트를 산출하는 첨단 현미경을 만들었다.
• 자동화 : 딥러닝은 사람 또는 물체가 기계에서 안전하지 않은 거리 내에 있을 때를 자동으로 감지하여 중기계 주변의 작업자 안전을 향상하는 데 도움을 주고 있다.
• 전자제품 : 딥러닝은 청력과 음성 번역에 사용되고 있다. 예를 들어, 당신의 목소리에 반응하고 당신의 선호도를 분석하여 작동된다.

 

 

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