딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)과 머신러닝의 하위 분야로, 인간의 뇌처럼 계층적으로 데이터를 학습하는 모델입니다. 특히 인공신경망(Artificial Neural Network) 구조를 활용하여 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 이해하고 예측하는 데 사용됩니다.
✅ 딥러닝의 개념
딥러닝은 ‘깊은 신경망(Deep Neural Network)’을 이용하여
특징(feature)을 스스로 추출하고 학습하는 기술입니다.
기존 머신러닝은 사람이 특징을 설계해야 했지만, 딥러닝은
데이터로부터 중요한 특징을 자동으로 학습합니다.
예: 이미지 분류 문제에서, 머신러닝은 엣지나 색상 분포 등을 사람이 추출해줘야 하지만, 딥러닝은 원시 픽셀만 보고도 스스로 학습합니다.
✅ 딥러닝의 수학적 원리
딥러닝은 수학적 이론에 깊이 뿌리를 두고 있으며, 주요 핵심 요소는 다음과 같습니다:
1. 선형대수 (Linear Algebra)
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행렬 연산, 벡터 공간, 내적, 외적 등을 통해 데이터와 가중치 계산을 처리
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예: 하나의 은닉층에서의 출력은
y = Wx + b
2. 미분/편미분과 경사하강법 (Gradient Descent)
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손실함수(Loss function)를 최소화하기 위한 파라미터 조정
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역전파(Backpropagation)를 통해 오차를 다음 계층으로 전파
3. 확률과 통계
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예측 결과를 확률적 해석 (예: 소프트맥스 함수로 클래스 확률 도출)
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정규분포, 조건부 확률, 베이즈 정리 등을 활용
4. 최적화 알고리즘
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SGD, Adam, RMSProp 등 다양한 방법으로 학습 속도 향상과 안정성 확보
✅ 딥러닝의 대표 구조
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다층 퍼셉트론 (MLP)
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합성곱 신경망 (CNN) : 이미지 처리에 강점
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순환 신경망 (RNN, LSTM, GRU) : 시퀀스 데이터(자연어, 시계열 등)
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트랜스포머 (Transformer) : 최근 딥러닝 혁신의 핵심 (예: GPT, BERT)
✅ 딥러닝의 활용 분야
| 분야 | 활용 예시 |
|---|---|
| 🎨 이미지 인식 | 자율주행, 얼굴 인식, 의료영상 분석 |
| 🗣 자연어 처리 | 번역기, 챗봇, 감정 분석, 요약 |
| 🎧 음성 인식 | 음성 비서 (시리, 구글 어시스턴트) |
| 📊 금융 | 주가 예측, 이상 거래 탐지 |
| 🏥 의료 | 질병 예측, 유전체 분석, 신약 개발 |
| 🏭 제조·산업 | 품질검사, 고장 예측, 자동화 |
| 🎮 게임 | 강화학습 기반 에이전트 (알파고 등) |
✅ 마무리 요약
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딥러닝은 인간처럼 데이터를 학습하고 판단하는 강력한 도구입니다.
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수학적 기반(선형대수, 미분, 확률)이 튼튼하게 바탕이 되며,
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현재 AI의 거의 모든 핵심 기술이 딥러닝을 중심으로 발전하고 있습니다.
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| 딥러닝개념 |
