인공지능, 머신 러닝, 딥러닝

딥러닝의 기초 부분을 좀 살펴보도록 하겠습니다. 저희들이 지금 말하는 딥러닝은 사실은 인공지능이라는 커다란 범주 안에, 범주 안에 머신 러닝이 있고 그 머신 러닝 안에 딥러닝이 있는 거죠. 저희가 지금도 살펴볼 여러 가지들이 딥러닝이지만 딥러닝은 원래 머신 러닝 안에 범주 안에 포함되어 있죠. 크게 보면 인공지능이라는 AI라고 말하는 것들은 아직 실현되지 않은 프로그램으로 시험되지 않은 이론적인 부분까지 포함한 굉장히 광범위한 분야라고 보시면 좋을 것 같고요. 인공지능 안에서 실제 프로그램으로 구현된 부분들을 머신 러닝, 머신 러닝 기계를 공부시키고 기계가 공부한다는 뜻이죠. 머신 러닝을 하고 이 머신 러닝이 굉장히 많은 알고리즘이 있죠. 그 알고리즘 중에 딥러닝이라는 알고리즘이 있는 거죠. 그래서 딥러닝은 머신 러닝에 포함되어 있는 부분이고요. 처음 시작할 때는 딥러닝이라는 용어로 시작된 게 아니고 저희가 신경망이라는 알고리즘으로 시작이 된 거고요. 신경망 알고리즘이 입력이 들어가고 바로 출력이 나가는 형태로 처음에는 알고리즘이 구성되었지만 딥러닝이라는 용어를 얻게 된 이유는 입력이 들어온 형태를 저희가 깊은 층, 다시 말하면 은닉층이라고 배우게 되는데 그 은닉층을 여러 층을 쌓았습니다. 이 층이 굉장히 깊어지다 보니까 깊어질 수도 있고요. 깊어지다 보니까 이거를 딥하다 그래서 딥러닝인데 이 딥이라는 것은 은닉층을, 히든 레이어를 깊게 쌓을 수 있다 그래서 딥러닝으로 저희들이 명명을 다시 한 거죠. 그래서 처음에는 그냥 머신 러닝의 한낱 알고리즘 중에 하나였어요. 신경망이라는 알고리즘이 하나였는데 이것들을 조금 더 발전시켜 나가서 은닉층을 조금 깊게 쌓아서 우리가 머신 러닝 다른 알고리즘에서 누릴 수 없었던 정확도나 여러 가지 개선점들을 많이 찾아낸 거죠. 이게 바로 딥러닝, 지금의 아주 핫한 딥러닝이 된 겁니다. 그래서 앞으로 용어를 다루실 때 딥한 것은 아, 은닉층이 딥하구나 입력층, 출력층이 아닌 은닉층을 딥하게 여러 층을 쌓을 수 있구나 그래서 딥러닝이라고 하는 거구나 라고 알고 계시면 도움이 될 것 같습니다.