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딥러닝의 개념
딥러닝(Deep Learning)은 **인공 신경망(Artificial Neural Network)**을 기반으로 하며, 다층 신경망(Deep Neural Networks)을 사용해 데이터를 학습하고 예측하는 기술입니다. 핵심은 데이터로부터 특징(feature)을 자동으로 학습한다는 점입니다. 이는 사람이 일일이 데이터를 분석해 특징을 추출하지 않아도 된다는 강점이 있습니다.
딥러닝의 특징
- 다층 신경망 (Deep Neural Networks)
딥러닝은 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layers), 출력층(Output Layer)으로 구성된 다층 구조를 가지고 있습니다.은닉층의 깊이가 깊으면 깊을수록 더 복잡하고 정교한 특징을 학습하게 됩니다. - 비지도 학습과 지도 학습
딥러닝은 **지도 학습(Supervised Learning)**과 비지도 학습(Unsupervised Learning) 모두에 사용됩니다. 라벨이 있는 데이터, 없는 데이터로 나눠 두가지 모두 학습이 가능 합니다. - 특징 추출의 자동화
기존의 머신 러닝과 달리, 딥러닝은 데이터를 분석하고 중요한 특징을 사람이 정의하지 않아도 자동으로 학습합니다.
딥러닝의 주요 알고리즘
- 컨볼루션 신경망(CNN, Convolutional Neural Networks)
주로 이미지 처리와 관련된 작업에서 사용되며, 특징 추출과 패턴 인식에 뛰어납니다. - 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Networks)
시간적 순서가 중요한 데이터(시계열 데이터) 처리에 적합하며, 자연어 처리와 음성 인식 등에 활용됩니다. - 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Networks)
데이터 생성 모델로, 예를 들어 가상 이미지 생성.등 실제와 유사한 가짜 데이터를 생성합니다. - 변환기(Transformer)
BERT, GPT 등의 모델이 이 기술을 기반으로 하는 자연어 처리를 하는데 있어 큰 혁신을 가져온 모델입니다.
딥러닝과 머신러닝의 차이점
머신러닝(Machine Learning)딥러닝(Deep Learning)| 주요 개념 | 데이터에서 패턴을 학습하고 예측. | 다층 신경망을 통해 데이터로부터 자동으로 특징 추출 및 학습. |
| 특징 추출(feature extraction) | 사람이 직접 정의 (예: 키, 길이, 색상 등). | 특징을 자동으로 추출 (예: 이미지에서 엣지, 객체 등). |
| 모델 구조 | 단순 알고리즘 (예: 선형 회귀, 의사결정 나무, 서포트 벡터 머신). | 심층 신경망(DNN)과 같은 복잡한 구조. |
| 데이터 요구량 | 적은 데이터로도 성능이 좋음. | 방대한 데이터가 필요함. |
| 연산 자원 | 일반적인 CPU로 충분히 학습 가능. | GPU/TPU 같은 고성능 하드웨어 필요. |
| 학습 속도 | 상대적으로 빠름. | 신경망 구조로 인해 학습 시간이 더 길 수 있음. |
| 응용 분야 | 구조화된 데이터(표 형식 데이터) 분석에 주로 사용. | 이미지, 음성, 텍스트 등 비정형 데이터 처리에 뛰어남. |
| 예제 알고리즘 | 선형 회귀, 랜덤 포레스트, K-최근접 이웃(KNN). | CNN, RNN, GAN, Transformer 등. |
비유를 통한 차이
- 머신러닝: 전문가가 문제를 분석하고, 필요한 특징(feature)을 사람이 설계한 후 알고리즘에 전달해 학습시킴.
- 예: 전통적인 요리법을 따라 요리를 만드는 과정.
- 딥러닝: 알고리즘이 데이터의 중요한 특징을 스스로 학습하며, 사람의 개입이 적음.
- 예: 셰프 로봇이 재료를 보고 스스로 요리법을 찾아내는 과정.
딥러닝은 머신러닝의 하위 개념이지만, 대량의 데이터와 강력한 컴퓨팅 자원이 주어질 때 뛰어난 성능을 발휘합니다. 반면 머신러닝은 상대적으로 가벼운 환경에서도 효과적입니다. 😊
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