딥러닝이란 무엇인가 - 인공지능(AI), 머신러닝, 딥러닝

1. 인공지능

인공지능(AI)은 1950년대 초기 컴퓨터 과학자들이 "컴퓨터가 생각할 수 있는가?"라는 질문에서 출발했습니다. 초기에는 프로그래머가 명시적인 규칙을 충분하게 만들면 데이터베이스에 저장된 지식을 다루며 인간 수준의 인공지능을 구현 할 수 있다는 심볼릭 AI가 주류를 이루었습니다. 이러한 관점은 체스와 같이 잘 정의된 논리적 문제에 적합하다는 것이 입증되었지만, 이미지 분류, 음성인식, 언어 번역과 같은 더 복잡하고 모호한 문제에는 한계가 있었습니다. 이러한 한계로 심볼릭 AI는 1980년대에 뒤로 밀렸습니다.

하지만 2010년대 이후, 특히 머신러닝과 딥러닝의 발전으로 AI는 다시 주목을 받게 되었습니다. 데이터의 증가와 고성능 하드웨어의 발전으로 머신러닝과 딥러닝은 AI의 핵심 엔진으로 부상하면서 이전에 해결하기 어려웠던 복잡한 문제들에 대한 획기적인 성과를 거두고 있습니다.

 

2. 머신러닝

머신러닝은 데이터에서 직접 규칙을 학습하는 개념으로, 프로그래머가 명시적으로 규칙을 작성하는 대신 주어진 데이터에서 규칙을 도출합니다. 1990년대에는 고성능 하드웨어와 대량의 데이터셋 사용이 가능해지면서 머신러닝이 AI 분야에서 중요한 역할을 하기 시작했습니다. 머신러닝은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등 다양한 기법을 사용하며, 주어진 작업과 관련된 데이터로부터 통계적 구조를 찾아내어 자동화된 모델을 생성합니다.

머신러닝의 주요 장점은 대량의 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하고 이를 기반으로 새로운 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있다는 점입니다. 지도 학습에서는 입력과 출력 간의 매핑을 학습하며, 비지도 학습에서는 데이터의 숨겨진 구조나 특성을 발견합니다. 이러한 학습은 모델이 데이터의 복잡한 특징과 패턴을 이해하고, 이를 토대로 새로운 입력에 대한 출력을 예측할 수 있게 합니다.

 

3. 딥러닝

딥러닝은 머신 러닝의 하위 영역으로, 데이터로부터 의미 있는 표현을 점진적으로 학습하는 기술입니다. 이는 여러 개의 층으로 이루어진 신경망을 사용하여 데이터의 복잡한 특징과 패턴을 자동으로 학습하는 새로운 방식입니다. "딥"이란 말은 연속된 층에서 표현을 학습한다는 개념을 나타냅니다. 따라서 얼마나 많은 층을 사용하여 모델을 만드느냐가 모델의 깊이를 결정합니다.

최신의 딥러닝 모델은 수십 개에서 수백 개의 연속된 층을 포함하고 있습니다. 이러한 층들은 훈련 데이터에 노출되어 자동으로 학습되며, 각 층은 입력 데이터를 변환하는 방식이 일련의 숫자로 이루어진 가중치에 의해 결정됩니다. 기술적으로 말하면 각 층에서 일어나는 변환은 그 층의 가중치를 파라미터로 가지는 함수로 표현됩니다.

머신 러닝과 마찬가지로, 딥러닝에서의 목표는 주어진 입력을 정확한 출력에 매핑하기 위해 신경망의 모든 층에 있는 가중치 값을 찾는 것입니다. 신경망의 출력을 조절하려면 출력이 기대 값과 얼마나 다른지를 측정해야 합니다. 이런 역할을 하는 것이 손실 함수입니다. 손실 함수는 신경망이 한 샘플에 대해 얼마나 잘 예측했는지를 측정하고, 이를 통해 학습 과정에서 모델의 가중치를 조절합니다.

딥러닝의 핵심 학습 방법은 손실 함수를 최소화하기 위해 가중치를 업데이트하는 것입니다. 초기에는 네트워크의 가중치가 랜덤한 값으로 초기화되어 랜덤한 변환을 수행하게 됩니다. 이에 따라 출력은 기대한 값과 다를 것이며, 손실 함수를 통해 이 차이를 측정합니다. 학습 반복에서는 이 손실 함수를 최소화하기 위해 가중치를 적절하게 조절하여 모델을 향상시킵니다. 이러한 과정을 여러 번 반복하면서 최적의 가중치를 찾아내고, 최소한의 손실을 내는 네트워크가 최종적으로 학습됩니다.

딥러닝은 머신 러닝의 일부분이지만, 그 강력한 표현 학습 능력으로 인해 2010년 이후 큰 주목을 받게 되었습니다. 이는 지각과 언어 처리와 같은 복잡한 작업에서 이전에 해결하기 어려웠던 문제들에 대해 현격한 성과를 거두었습니다. 딥러닝은 현재 다양한 분야에서 인간 수준의 성능을 보여주며, 계속해서 진화하고 있습니다.