딥러닝이란? 핵심 개념과 작동 원리 딥러닝의 정의와 기본 개념 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 한 갈래로, 인간의 뇌처럼 작동하는 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 기반으로 데이터를 분석하고 학습합니다. 특히 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 복잡한 문제를 해결하는 데 강력한 성능을 발휘합니다. 머신러닝과 비교하면 더 깊은 층의 신경망을 사용해, 대용량 데이터를 처리하고 패턴을 정교하게 학습할 수 있다는 특징이 있습니다. 딥러닝의 작동 구조 딥러닝 모델은 아래와 같은 구조로 이루어집니다: 구성 요소 역할 입력층(Input Layer) 외부 데이터를 신경망으로 전달 (예: 이미지 픽셀, 텍스트 등) 은닉층(Hidden Layers) 데이터 특징 추출 및 학습 (다층으로 구성되며, ReLU/Sigmoid 등 활성화 함수 사용) 출력층(Output Layer) 예측값이나 분류 결과 출력 이 구조는 역전파(Backpropagation)와 손실 함수(Loss Function)를 통해 계속해서 가중치를 업데이트하며 성능을 높여갑니다. 딥러닝의 주요 기술과 활용 모델 핵심 신경망 아키텍처 딥러닝에서 사용되는 대표적인 모델들을 알아봅니다: CNN(합성곱 신경망): 이미지 인식, 자율주행, 의료 영상 분석에 특화. RNN(순환 신경망): 시계열 데이터, 자연어 처리에 강점. 번역기와 음성 인식에 활용. Transformer: 텍스트와 이미지 등 다양한 데이터를 병렬로 학습. GPT, BERT, ChatGPT의 기반. 최신 트렌드: 초거대 모델과 경량화 최근에는 아래와 같은 트렌드가 딥러닝 시장을 주도하고 있습니다: 초거대 AI 모델: GPT-4 같은 모델이 수...
