딥러닝 뜻 딥 러닝이란
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안녕하세요! 저는 요즘 뉴스나 영화에서 많이 듣는 ‘인공지능’이라는 말에 관심이 많습니다. 그중에서도 특히 딥러닝 뜻이 무엇인지 궁금해하는 분들이 많을 것 같습니다. 딥러닝은 우리 주변의 많은 기술을 움직이는 아주 중요한 부분입니다. 😊
오늘은 딥러닝이 과연 무엇인지, 그리고 어떻게 여기까지 발전해 왔는지 저와 함께 쉽고 재미있게 알아보는 시간을 가지겠습니다. 이 글을 통해 딥러닝에 대한 궁금증이 모두 해결되시길 바랍니다!
1. 딥러닝이란 무엇일까요?
딥러닝의 핵심 개념을 설명하는 모습
딥러닝(Deep Learning)은 컴퓨터가 사람의 뇌처럼 생각하고 배우는 머신러닝의 한 분야입니다. 특히, 사람의 뇌 속 신경세포들이 서로 연결되어 정보를 주고받는 방식을 흉내 낸 '인공 신경망'이라는 것을 사용합니다. 이 신경망을 여러 층으로 깊게 쌓아 올린 것이 바로 딥러닝의 핵심입니다.
딥러닝은 마치 우리 뇌가 복잡한 정보를 처리하듯이, 컴퓨터가 스스로 복잡한 패턴을 찾아내고 학습해서 미래를 예측하거나 새로운 결정을 내리게 합니다. 예를 들어, 사진 속 강아지를 알아보거나, 사람의 말을 이해하는 것 등이 모두 딥러닝 덕분입니다. 더 자세한 딥 러닝이란 무엇인지 궁금하시면 위키백과를 참고해 보세요. 딥 러닝 - 위키백과
딥러닝은 '심층 학습'이라고도 부릅니다. '심층'은 신경망의 층이 깊다는 뜻이고, '학습'은 컴퓨터가 스스로 배운다는 뜻입니다.
2. 인공신경망, 딥러닝의 첫걸음 (1940~1960년대)
초기 인공지능 연구자들이 아이디어를 나누는 모습
딥러닝의 이야기는 아주 오래전, 1940년대에 시작되었습니다. 그때 워런 맥컬록과 월터 피츠라는 분들이 사람 뇌의 신경세포를 수학적으로 표현하는 방법을 처음으로 생각해냈습니다. 이것이 바로 인공 신경망의 아주 중요한 첫걸음이었습니다.
그 후 1950년에는 앨런 튜링이라는 유명한 과학자가 "기계가 생각할 수 있을까?"라는 질문을 던지며 인공지능에 대한 큰 그림을 그렸습니다. 1958년에는 프랑크 로젠블랫이 '퍼셉트론'이라는 것을 만들었습니다. 퍼셉트론은 컴퓨터가 간단한 데이터를 보고 '이건 이거!' 하고 분류하는 최초의 인공 신경망 모델이었습니다. 딥러닝의 역사와 퍼셉트론 알아보기
3. 딥러닝의 침체와 새로운 시작 (1980년대)
복잡한 다층 퍼셉트론 모델을 연구하는 모습
퍼셉트론은 간단한 것은 잘했지만, XOR 연산처럼 조금만 복잡한 문제는 해결하지 못했습니다. 그래서 한동안 인공 신경망에 대한 관심이 시들해졌습니다. 하지만 과학자들은 포기하지 않았습니다.
1980년대에 들어서면서 제프리 힌튼 교수님과 연구진이 '다층 퍼셉트론(MLP)'이라는 새로운 아이디어를 제시했습니다. 여러 개의 퍼셉트론 층을 쌓아 올린 것이죠. 그리고 이 다층 퍼셉트론을 효율적으로 학습시킬 수 있는 '오류역전파 알고리즘'도 함께 개발했습니다. 이것은 딥러닝 역사에서 아주 중요한 전환점이 되었습니다. 딥러닝의 역사 - Data Science 티스토리
4. 통계적 머신러닝의 시대 (1980년대 후반~1990년대)
다양한 머신러닝 알고리즘이 적용된 데이터 시각화 모습
1980년대 후반부터 1990년대에는 인공 신경망보다는 통계적인 방법을 활용한 머신러닝이 인기를 얻었습니다. 컴퓨터가 데이터를 분석해서 스스로 규칙을 찾아내게 하는 방법들입니다.
이 시기에는 서포트 벡터 머신(SVM), 결정 트리(Decision Tree) 같은 다양한 알고리즘이 개발되었습니다. 마치 수많은 통계 전문가들이 컴퓨터에게 데이터를 이해하는 여러 가지 비법을 알려준 것과 같습니다. 이러한 방법들은 데이터가 많아지고 컴퓨터 성능이 좋아지면서 더욱 발전했습니다. 더 자세한 내용은 머신러닝과 딥러닝의 역사를 참고하시면 좋습니다.
5. 딥러닝의 부활과 중요한 기술들 (2000년대)
초고성능 GPU를 통해 딥러닝 모델을 훈련하는 모습
2000년대에 들어서면서 딥러닝은 다시 빛을 보기 시작했습니다. 가장 큰 이유는 컴퓨터 하드웨어의 발전 덕분입니다. 특히, 게임을 할 때 필요한 GPU(그래픽 처리 장치)가 엄청나게 발전하면서 복잡한 딥러닝 계산을 아주 빠르게 할 수 있게 되었습니다.
2006년에는 제프리 힌튼 교수님이 '딥 신경망(DNN)'을 효과적으로 학습시키는 새로운 기법을 제안했습니다. 그 후 ReLU 활성화 함수, Dropout 같은 기술들이 계속 나오면서 딥러닝은 급격히 발전하기 시작했습니다. 이 시기에 비로소 '딥 러닝'이라는 용어가 본격적으로 사용되기 시작했습니다. 딥러닝의 역사와 발전: 머신러닝에서 딥러닝까지의 여정
6. 딥러닝 혁명의 시작: 빅데이터와 AlexNet (2010년대)
방대한 빅데이터 속에서 AlexNet이 중요한 패턴을 찾아내는 모습
2012년은 딥러닝 역사에서 정말 중요한 해였습니다! 제프리 힌튼 교수님 팀이 개발한 'AlexNet'이라는 인공 신경망이 이미지 인식 대회에서 압도적인 1등을 차지했습니다. AlexNet은 기존보다 훨씬 정확하게 이미지를 인식해서 모두를 깜짝 놀라게 했습니다. 이는 세 가지 중요한 요소 덕분에 가능했습니다.
첫째는 '빅데이터'의 등장입니다. 인터넷과 스마트폰이 발전하면서 수많은 사진, 글 같은 데이터가 넘쳐나게 되었고, 딥러닝은 이 많은 데이터를 학습해서 똑똑해질 수 있었습니다. 둘째는 GPU 같은 하드웨어 발전, 셋째는 AlexNet처럼 똑똑한 알고리즘의 발전이었습니다. 인공지능(AI)의 발전 역사 ③ - 딥러닝의 시대 (2010년대)를 읽어보시면 더 흥미로운 이야기를 알 수 있습니다.
7. 현대 딥러닝, 우리 삶 속으로 (2014년 이후)
2014년 이후, 딥러닝은 더욱 빠르게 발전하며 우리 생활 곳곳에 스며들었습니다. 특히 CNN(합성곱 신경망)과 RNN(순환 신경망)이라는 딥러닝 알고리즘이 크게 발전했습니다. CNN은 주로 이미지 인식에서, RNN은 글이나 음성처럼 순서가 있는 데이터를 처리하는 데 사용됩니다.
VGGNet, ResNet, Google의 Inception 같은 혁신적인 기술들이 계속해서 등장하며 컴퓨터가 이미지를 인식하는 능력은 사람의 수준을 뛰어넘게 되었습니다. 현재 딥러닝 기술은 컴퓨터 비전(사진 인식), 자연어 처리(번역, 대화), 음성 인식, 자율주행 등 정말 많은 분야에서 세상을 바꾸고 있습니다. 현대 딥러닝 기술의 활용 사례 알아보기
딥러닝의 핵심 요약 📝
딥러닝에 대한 긴 여정을 함께 해주셔서 감사합니다! 핵심만 쏙쏙 뽑아 다시 한번 정리해드릴게요.
딥러닝의 모든 것 요약
자주 묻는 질문 ❓
오늘은 딥러닝 뜻과 그 역사에 대해 함께 알아보았습니다. 복잡하게만 느껴졌던 딥러닝이 조금은 더 친숙하게 다가왔기를 바랍니다. 딥러닝은 앞으로도 우리 삶에 더욱 많은 변화를 가져올 중요한 기술입니다.
혹시 더 궁금한 점이 있다면 언제든지 댓글로 물어봐주세요! 😊
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