딥러닝(Deep Learning)
인간 뇌의 신경망 구조를 본뜬 인공신경망을 여러 층 깊게 쌓아, 이미지·음성·언어처럼 복잡한 데이터의 패턴을 스스로 학습하는 머신러닝의 한 분야입니다.
한눈에 보는 정의
딥러닝(Deep Learning)은 인간 뇌의 신경망 구조를 본뜬 인공신경망을 여러 층('깊게') 쌓아, 이미지·음성·언어처럼 복잡한 데이터의 패턴을 스스로 학습하는 머신러닝(Machine Learning) (머신러닝)의 한 분야입니다.
자세히 알아보기
- 예문: "사진 속 고양이와 개를 구별하는 이미지 인식 기술은 대표적인 딥러닝 활용 사례다."
- 신경망의 층이 깊어질수록 더 복잡하고 추상적인 패턴을 학습할 수 있지만, 그만큼 훨씬 많은 데이터와 연산량이 필요해집니다.
- 이런 방대한 연산을 감당하기 위해 GPU(그래픽 처리 장치) (GPU)나 HBM(고대역폭 메모리) (고대역폭 메모리) 같은 고성능 반도체 하드웨어가 필수적으로 뒷받침되어야 합니다.
- 최근 널리 쓰이는 LLM(거대 언어 모델) (거대언어모델)도 방대한 텍스트 데이터를 딥러닝 방식으로 학습해 만들어집니다.