📘 코딩이란? 강좌 · 3-1단원 — 인공지능/머신러닝/딥러닝 입문 시리즈
딥러닝이란
딥러닝(Deep Learning)은 인공신경망을 여러 층으로 깊게(deep) 쌓아, 데이터의 복잡한 특징을 단계적으로 학습하는 머신러닝의 한 방법입니다. 머신러닝 중에서도 특히 표현력이 뛰어나 오늘날 AI 발전을 이끌고 있습니다.
‘깊다’는 것은 무슨 뜻일까요?
신경망은 입력층, 여러 개의 은닉층, 출력층으로 이루어집니다. 이 은닉층을 여러 겹으로 깊게 쌓았다는 의미에서 ‘딥(deep)’이라는 이름이 붙었습니다. 층이 깊어질수록 낮은 층은 단순한 특징(선, 색)을, 높은 층은 점점 더 추상적인 특징(눈, 얼굴)을 잡아냅니다.
기존 머신러닝과의 결정적 차이
전통적인 머신러닝은 “무엇을 특징으로 볼지”를 사람이 직접 설계해야 했습니다. 이를 특징 공학(feature engineering)이라 하는데, 시간이 많이 들고 전문 지식이 필요했습니다. 딥러닝은 이 특징 추출 과정까지 데이터로부터 스스로 학습한다는 점이 가장 큰 차이입니다.
딥러닝이 힘을 발휘하는 조건
딥러닝은 층이 많아 학습할 것이 많은 만큼, 대량의 데이터와 강력한 연산 자원(GPU)이 뒷받침되어야 제 성능을 냅니다. 데이터와 하드웨어가 갖춰진 2010년대 이후에야 본격적으로 꽃핀 이유입니다.
핵심 정리
- 딥러닝은 신경망을 깊게 쌓은 머신러닝 기법이다.
- 특징 추출까지 스스로 학습하는 것이 핵심 장점이다.
- 대량 데이터와 GPU 연산이 있어야 제대로 작동한다.