딥러닝의 세계로: 머신러닝을 넘어서

안녕하세요, IT탐험가 여러분! 오늘은 다소 깊은(?) 물에 뛰어들어 '딥러닝'이라는 빅 웨이브를 잡아보려고 합니다. 딥러닝이라는 이야기를 들으면 많은 분들이 그 높은 난이도에 약간 겁을 먹곤 하는데요, 오늘 함께 공부하면서 두려움을 극복해보도록 하겠습니다.

딥러닝 vs 머신러닝

딥러닝은 머신러닝의 특별한 케이스라고 볼 수 있습니다. 머신러닝은 기계에게 '학습'을 가르치는 것입니다. 데이터로부터 모델을 학습시켜 문제를 해결하고자 하는 것이죠. 그런데, 딥러닝은 '데이터의 양'과 '모델의 복잡도'를 더욱 극대화하여 문제를 해결합니다.

머신러닝은 특징을 사람이 선택해줘야 하는 경우가 많습니다. 반면 딥러닝은 이 특징을 자동으로 학습하는 능력을 갖추고 있습니다. 이것이 바로 딥러닝의 가장 큰 강점 중 하나입니다.

또한, 머신러닝은 보통 소량의 데이터로도 괜찮은 성능을 내지만, 딥러닝은 광범위한 양의 데이터를 필요로 합니다. 데이터가 많아질수록 딥러닝은 더 빛을 발하게 됩니다.

항목	머신러닝	딥러닝
학습 데이터	소규모 데이터로 충분	대규모 데이터 필요
학습 시간	비교적 짧음	큰 규모의 네트워크로 길어질 수 있음
하드웨어 요구사항	일반적인 CPU로 충분	복잡한 모델 학습을 위해 GPU가 필요
모델 해석	모델의 작동방식 이해하기 쉬움	복잡한 모델로 해석이 어려울 수 있음
주요 활용 분야	예측분석, 추천 시스템 등	이미지/음성 인식, 자연어 처리

 

Input/Hidden/Output Layer

딥러닝 모델을 이해하는 데 있어서 가장 기본적인 개념 중 하나는 바로 Input Layer, Hidden Layer, 그리고 Output Layer입니다. Input Layer는 모델이 학습할 데이터를 받아들이는 곳입니다. Hidden Layer는 복잡한 연산이 이루어지는 곳이며, Output Layer는 최종적인 예측값이 결정되는 곳입니다. Hidden Layer가 많아질수록 모델의 복잡도는 증가하며, 이를 '깊은' 학습, 즉 딥러닝이라고 부릅니다.

 

ANN: 인공 신경망

딥러닝의 기본 구조는 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)입니다. 인간의 뇌가 신경 세포인 뉴런으로 이루어져 있듯, ANN도 '노드'라는 가상의 뉴런들로 구성되어 있습니다. 이 노드들이 서로 연결되어 복잡한 패턴을 학습하게 됩니다.

딥러닝과 GPU

딥러닝은 엄청난 양의 연산을 처리해야 합니다. 특히, 복잡한 딥러닝 모델은 수백만, 수천만 개의 파라미터를 학습시키기도 하는데, 이런 과정은 엄청난 양의 연산량을 필요로 합니다. 이러한 이유로 딥러닝은 GPU(Graphics Processing Unit)를 활용하여 연산을 가속화합니다. GPU는 병렬 처리능력이 뛰어나, 많은 양의 연산을 동시에 처리할 수 있기 때문에 딥러닝에 아주 적합한 하드웨어입니다.

여기까지 딥러닝의 기본적인 개념과 특징, 머신러닝과의 개념 비교, 그리고 활용범위에 대해 살펴보았습니다. 

(딥러닝에 필요한 GPU, Pixabay)