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딥러닝, 초보자도 쉽게 이해하기
딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 뇌처럼 학습하고 추론하도록 하는 기술입니다. 딥러닝은 인공 신경망이라는 수학적 모델을 사용하여 데이터에서 패턴을 학습합니다.
딥러닝의 개념과 작동 원리
딥러닝의 개념을 이해하려면 먼저 인공 신경망에 대해 알아야 합니다. 인공 신경망은 인간의 뇌와 유사한 구조를 가진 수학적 모델입니다. 인공 신경망은 하나 이상의 입력과 출력을 가지고 있으며, 입력과 출력 사이의 관계를 학습합니다.
딥러닝은 인공 신경망을 여러 층으로 쌓아서 사용합니다. 층이 많을수록 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다. 딥러닝의 작동 원리는 다음과 같습니다.
- 먼저 인공 신경망에 학습 데이터를 입력합니다.
- 인공 신경망은 입력 데이터에서 패턴을 추출합니다.
- 추출된 패턴을 사용하여 출력을 생성합니다.
- 출력이 실제 데이터와 얼마나 일치하는지 평가합니다.
- 평가 결과를 바탕으로 인공 신경망의 매개변수를 조정합니다.
인공 신경망의 기본 구조
인공 신경망은 크게 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됩니다.
- 입력층은 외부에서 들어오는 데이터를 처리하는 역할을 합니다.
- 은닉층은 입력층과 출력층 사이의 중간 층으로, 데이터에서 패턴을 추출하는 역할을 합니다.
- 출력층은 은닉층의 결과를 바탕으로 최종 출력을 생성하는 역할을 합니다.
은닉층의 개수는 딥러닝의 성능에 영향을 미칩니다. 은닉층의 개수가 많을수록 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있지만, 학습 시간이 오래 걸리고 계산량이 많아집니다.
학습과정
딥러닝은 학습 데이터를 사용하여 인공 신경망의 매개변수를 조정합니다. 매개변수는 인공 신경망의 학습 능력을 결정하는 중요한 요소입니다.
딥러닝의 학습 과정은 크게 다음과 같은 두 단계로 나눌 수 있습니다.
1) 전방 전파: 입력 데이터가 인공 신경망을 통해 순차적으로 전달되는 과정입니다.
2) 역전파: 출력 데이터와 실제 데이터의 차이를 계산하고, 이를 바탕으로 인공 신경망의 매개변수를 조정하는 과정입니다.
전방 전파와 역전파를 반복하여 인공 신경망의 매개변수를 최적화합니다.
다양한 응용 분야
딥러닝은 다양한 분야에서 응용되고 있습니다. 대표적인 응용 분야로는 다음과 같은 것들이 있습니다.
- 자연어 처리: 텍스트를 이해하고 생성하는 데 사용됩니다.
- 컴퓨터 비전: 이미지와 영상을 이해하고 처리하는 데 사용됩니다.
- 음성 인식: 음성을 이해하고 처리하는 데 사용됩니다.
- 로봇 공학: 로봇의 움직임과 행동을 제어하는 데 사용됩니다.
- 의료: 질병을 진단하고 치료하는 데 사용됩니다.