1. 딥러닝이란

딥러닝, 머신러닝, AI(인공지능) 과 같은 단어들은 요즘에 매우 자주 쓰인다.
바햐흐로 딥러닝의 전성기라고 한다 하는데, 소프트웨어에 관심이 많다면, 인공지능이 꽤 큰 파장을 가져오고 있는 것을 알 수 있을 것이다.

그런데 과연, 이 딥러닝, 머신러닝, AI는 이름은 들어봤는데, 서로 무슨 관계일까?

딱 잘라말하면, 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 이다.
인공지능을 만들기 위해서, 기존의 데이터로 앞으로의 일을 예측하는 머신러닝(machine learning) 기법을 가장 효과적인 방법으로 찾아냈으며,
이 머신러닝중의 다양한 알고리즘 중, 가장 좋은 효과를 내는 것이 딥러닝(deep learning) 이다.

비유하자면, ‘인공지능’이 모든 음식을 맛보는 것이라면, 그 맛보는 음식중, 고기 요리를 맛보는 것이 ‘머신러닝’, 그리고 그 고기 요리중에서 맛있는 꽃등심을 맛보는 것이 바로 ‘딥러닝’이다. (책의 비유를 가져왔다.)

데이터를 머신러닝에 넣으면, 머신러닝 안에서 전달받은 데이터를 가지고 패턴, 규칙을 분석하는 이 과정을 학습(training) 이라고 한다.
그리고 학습으로 찾은 패턴, 규칙을 가지고 다음에 들어올 데이터가 어떤 결과가 나올지 계산하는 것을 예측 이라 한다.

여기서 예측의 성공률이 머신러닝의 성능의 중대한 영향을 미친다. (솔직히 기상청같이 예측이 반대로인 머신러닝은 가치가 없을지도 모른다.)

딥러닝은 여기서 머신러닝의 가장 효과적인 방법 중 하나다.
딥러닝을 배우는 것은 맞지만, 딥러닝의 기초가 되는 기본 원리와, 머신러닝에 대한 원리, 딥러닝이 나오게 된 순서도 알아보면서,
더욱 깊고 풍부한 딥러닝을 배워보도록 하자!