딥러닝이란?

인공지능에 대해 이야기할 때, '딥러닝(Deep Learning)'의 개념을 이해하는 것이 중요합니다. 특히 제품 매니저 역할을 수행하면서, 비기술 직군의 업무 담당자들에게 인공지능의 핵심 개념을 쉽게 설명하는 방법을 알아 합니다. 딥러닝은 기계학습의 한 분야이며, 기존 기계학습 방식과 다른 새로운 방식으로 인공지능을 구축하는 방법입니다.

인공지능은 기계가 인간이 수행하는 작업을 수행하는 것을 의미하는 포괄적인 개념입니다. 기계학습은 인공지능의 하위 집합으로, 통계, 알고리즘, 데이터를 사용하여 기계가 경험으로부터 학습하게 하는 기술입니다. 이 중에서 딥러닝은 기계학습의 하위 집합으로, 최근의 이미지 인식과 음성 인식의 발전 대부분은 딥러닝 덕분입니다.

딥러닝은 기계학습이 인간의 학습 방식에서 영감을 받았다면, 딥러닝은 인간 뇌의 작동 방식에서 영감을 받았습니다. 우리 뇌는 신경세포인 뉴런을 통해 정보를 전달하며, 뉴런들이 정보를 처리하고 전달합니다. 딥러닝은 이러한 인간 뇌의 작동 방식을 모방하여 '인공 신경망(Artificial Neural Networks, ANN)'을 활용합니다.

딥러닝 인공 신경망에는 세 가지 주요 부분이 있습니다. 입력층, 숨겨진 층, 그리고 출력층입니다. 숨겨진 층에서는 새로운 분석이 적용되며, 이 층이 많을수록 '딥(Deep)'이라는 단어가 사용됩니다. 숨겨진 층은 2개에서 수백 개에 이를 수 있으며, 입력된 데이터에 대해서 이 층들에서 수많은 파라미터들이 복잡하게 연결되어 있으며 파라미터의 가중치를 최적화 하는 과정을 "학습(Training)"이라고 합니다.

일반적으로, 신경망의 층이 많을수록 성능이 좋아지는 경향이 있지만, 층이 많아질수록 복잡성과 데이터에 대한 필요성도 증가합니다. 비기술 직군의 담당자들에게 딥러닝을 설명하는 간단한 방법은 딥러닝 신경망을 기술조직의 연구팀처럼 상상하는 것입니다. 예를 들어, 연구팀이 보이스피싱 사기를 재현하는 임무를 수행한다면, 첫 번째 층에서는 사기 사례를 분석하고, 숨겨진 층에서는 사기 사례를 재현하는 조합을 찾습니다. 더 많은 숨겨진 층이 있다면 연구자들은 더 많은 조합을 시도할 수 있으며, 결국 출력층에서 원하는 결과를 얻게 됩니다. 딥러닝을 활용한다는 것은 원하는 출력을 얻기 위해 여러 방법으로 반복적으로 실험하는 연구팀을 활용하는 것과 같다고 이해할 수 있습니다