DL(Deep Learning) 쉽게 이야기하기

Unsplash - Photo by Marius Masalar

 인공신경망 이름만 들어도 벌써 머리가 지끈한 단어입니다.

 

딥러닝은 그냥 사람의 뇌를 따라한 것입니다.

사람의 뇌가 동작하는 걸 보고 '아~! 컴퓨터도 사람처럼 생각했으면 좋겠으니 사람의 뇌를 한번 따라 해 보자!"라는 것이죠.

 

Q. 사람의 뇌를 따라 해 보자라는 게 뭐지?

 

 사람은 자전거를 보여주고 일부를 가렸을 때 '아 이거 뭔지 모르겠어!'라며 이야기하지 않습니다.

'어.. 자전거이지 않을까?'라고 어느 정도 추측 가능하여, 자전거 일 것 같아!라고 이야기합니다.

 하지만 앞서 말한 머신러닝에서 컴퓨터는 자전거의 특징 일부를 가려버리면 컴퓨터는 '나 이거 뭔지 모르겠어' 이렇게 나오게 됩니다.

컴퓨터도 '자전거일 것 같아.'라고 말하도록 하기 위한 것이 '사람의 뇌를 따라 해 보자!'라는 것입니다.

머신 러닝 예시 - Axure RP 9

 딥러닝 예시 - Axure RP 9

Q. 머신러닝과 딥러닝의 차이가 어떻게 나는거지?

 

 머신러닝의 경우 자전거의 이미지를 통으로 원본 이미지와 비교합니다. 그리고 그 두 개는 상실된 영역에 의해서 일치하지 않는 것이죠. 그러니 상실된 이미지 영역이 있는 것은 머신러닝의 입장에서는 자전거라고 볼 수 없습니다.

 하지만 딥러닝의 경우 자전거의 이미지를 쪼개서 영역 영역별로 비교하는 것입니다. 그러다보니 어느정도 일치하는 부분이 생기고 일치하지 않는 부분이 생기면서 '자전거일 것 같은데?'라는 결과가 나올 수 있는 것입니다.

 

Q. 신기한데 그런데 그거 어떻게 되는 거지?

 

 우리가 자전거라는 것을 아는 것도 머릿속에 자전거 이미지가 있고 그 특징이 자전거와 가장 유사하기 때문에 자전거일 것이라 생각하는 것처럼 컴퓨터 역시 동일한 방법으로 '자전거 일 것 같은데?'라고 생각하게 되는 것입니다.

자전거랑 유사한 부분이 많으니 자전거일 것 같애 - Axure RP 9

  즉, 다양한 정보 중에서 오답률이 가장 낮은 것을 찾는 것이죠.

 

Q. 딥러닝의 딥은 깊은 생각을 한다 그런 의미인가?

 

 딥러닝의 딥은 깊은 사고를 한다의 그런 의미는 아닙니다. 연속된 층을 통해서 학습을 한다라는 의미입니다. 여기서 층이란 미분이라고 생각하시면 됩니다. 미분을 많이 하면 할수록 깊이가 깊다. 그러니 Deep하다. 이렇게 되는 것이죠.

 

Q. 그러면 이 방식을 딥러닝이라고 이야기하는 거야?

 

 우선 쉽게 이야기한 내용이며 상세 내용은 하단 링크를 통해서 보시는 것이 좋습니다.

 

 딥러닝은 한 개의 알고리즘이 아닌 다양한 알고리즘이 있습니다. 심층 신경망(DNN), 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN) 등등 그래서 만약 누군가 CNN기술, RNN기술과 같은 표현을 사용한다면 그것은 인공지능의 머신러닝 중 딥러닝에서 합성곱 신경망을 이야기하는구나 정도로 이해하시면 됩니다.

 

참고: https://www.cognex.com/ko-kr/blogs/deep-learning/research/what-is-deep-learning-1

딥러닝이란 무엇인가? (1) - 블로그 | 코그넥스

https://tensorflow.blog/%EC%BC%80%EB%9D%BC%EC%8A%A4-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D/1-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EC%9D%B4%EB%9E%80-%EB%AC%B4%EC%97%87%EC%9D%B8%EA%B0%80/

1. 딥러닝이란 무엇인가?