딥 러닝은 인공 신경망을 사용하여 데이터를 학습하는 방식으로 작동합니다. 신경망은 상호 연결된 노드의 레이어로 구성되며 각 노드는 데이터의 특정 특성 학습을 담당합니다.  이전의 영상 예시를 기반으로, 영상 인식 네트워크에서 노드의 첫 번째 레이어는 에지를 식별하는 방법을 학습하고, 두 번째 레이어는 형태를 식별하는 방법을 학습하고, 세 번째 레이어는 객체를 식별하는 방법을 학습할 수 있습니다.

네트워크가 학습함에 따라 네트워크가 데이터를 더 잘 분류할 수 있도록 노드 간 연결에 대한 가중치가 조정됩니다. 이 과정을 학습이라고 하며 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습과 같은 다양한 기술을 사용하여 수행할 수 있습니다.

신경망이 학습된 후에는 수신된 새 데이터로 예측을 수행하는 데 사용될 수 있습니다.

딥 러닝과 머신러닝은 모두 인공지능의 한 분야로, 머신러닝은 딥 러닝을 비롯한 다양한 기술을 포괄하는 더 광범위한 용어입니다. 머신러닝과 딥 러닝 알고리즘 모두 태스크와 알고리즘에 따라 라벨이 지정된 데이터나 라벨이 지정되지 않은 데이터로 학습될 수 있습니다.

머신러닝과 딥 러닝은 모두 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리와 같은 작업에 적용할 수 있습니다. 그러나 딥 러닝은 데이터의 계층적 표현을 학습할 수 있는 능력으로 인해 이미지 분류 및 객체 감지와 같은 복잡한 패턴 인식 태스크에서 기존 머신러닝보다 우수한 경우가 많습니다.

다음과 같은 다양한 애플리케이션에서 딥 러닝을 사용할 수 있습니다.

• 이미지 인식: 사람, 동물, 장소 등 이미지에서 객체와 특징을 식별합니다.
• 자연어 처리: 고객 서비스 챗봇 및 스팸 필터 등에서 텍스트 의미를 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 재무: 재무 데이터를 분석하고 마켓 트렌드를 예측하는 데 유용합니다.
• 텍스트 이미지 변환: Google 번역 앱에서와 같이 텍스트를 이미지로 변환합니다.

딥 러닝 모델에는 다양한 유형이 있습니다. 가장 일반적인 유형은 다음과 같습니다.

CNN은 영상 인식 및 처리에 사용됩니다. 객체가 부분적으로 가려지거나 왜곡된 경우에도 영상 속 객체를 식별하는 데 특히 탁월합니다.

딥 강화 학습은 로봇공학과 게임 플레이에 사용됩니다. 에이전트가 환경과 상호작용하고 보상이나 처벌을 받음으로써 환경에서 행동하는 방법을 배울 수 있는 머신러닝 유형입니다.

RNN은 자연어 처리 및 음성 인식에 사용됩니다. 특히 문장이나 구문의 맥락을 이해하는 데 효과적이며 텍스트를 생성하거나 언어를 번역하는 데 사용할 수 있습니다.

딥 러닝 모델을 사용하면 다음을 포함한 여러 가지 이점이 있습니다.

• 데이터의 특성 간 복잡한 관계 학습 가능: 기존 머신러닝 방법보다 더욱 강력해 집니다.
• 대규모 데이터 세트 학습: 확장성이 매우 뛰어나고 다양한 경험을 통해 학습할 수 있어 더욱 정확한 예측이 가능해 집니다.
• 데이터 기반 학습: DL 모델은 데이터 기반 방식으로 학습할 수 있으므로 학습하는 데 사람 개입 필요성이 줄어들어 효율성과 확장성이 향상됩니다. 이러한 모델은 센서나 소셜 미디어의 데이터와 같이 지속적으로 생성되는 데이터를 통해 학습합니다.

딥 러닝에는 다음과 같은 여러 가지 문제점도 있습니다.

• 데이터 요구사항: 딥 러닝 모델을 학습하는 데 많은 양의 데이터가 필요하므로 사용 가능한 데이터가 많지 않은 문제에는 딥 러닝을 적용하기가 어렵습니다.
• 과적합: DL 모델은 과적합이 발생하기 쉬울 수 있습니다. 즉, 기본 관계가 아닌 데이터의 노이즈를 학습할 수 있습니다.
• 편향: 이러한 모델은 기반으로 하는 데이터에 따라 잠재적으로 편향될 수 있습니다. 이로 인해 불공정하거나 부정확한 예측이 발생할 수 있습니다. 딥 러닝 모델에서는 편향을 완화하는 조치를 취하는 것이 중요합니다.