딥러닝 (Deep Learning) 이란 무엇인가?

최근에 인공지능 분야에서 딥러닝 (Deep Learning)이라는 용어를 많이 사용한다.

딥러닝이란 인공 신경망 (ANN, Artificial Neural Network)에서 많은 내부 계층의 뉴런을 가진 신경망과 많은 데이터를 이용하여 학습 시키는 것을 의미한다.

딥러닝 기술은 인공 신경망 분야에서 1980년대부터 연구한 고전적인 기술이지만 컴퓨터 성능의 한계로 이론적으로만 발전되었다. 하지만, 최근의 컴퓨터 기술이 딥러닝 기술을 실제로 구현할 수 있는 수준으로 올라옴에 따라 딥러닝의 성공적인 적용으로 큰 관심을 가지게 되었다.

딥러닝이 다른 학습 알고리즘과 다른 특징은 내부 뉴런의 수와 학습 데이터를 증가 시키면 그에 따라 성능이 올라간다는 것이다. 딥러닝이 아닌 다른 학습 알고리즘은 학습의 성능에 일정 한계치를 가지고 있어서 특정 한계 이후부터는 아무리 많은 데이터로 학습 시켜도 더 이상 성능이 올라가지 않는다. 좀 더 정확하게 말하면 이것은 딥러닝의 특징이라기 보다 인공 신경망의 특징이다.

인공 신경망은 인간의 두뇌를 시뮬레이션하는 모델이기 때문에 인공 지능 구현에 가장 적합하다고 생각할 수 있다. 하지만, 과거에는 인공 신경망 연구가 정체 되어 있었기 때문에 많은 관심을 가지지 못했고 최근에서야 많은 관심과 기대를 가지게 되었다.

간단하게 말하면 딥러닝이란 수 많은 뉴런과 학습 데이터를 사용하는 인공 신경망을 의미한다.