딥러닝이란?

인공지능(AI)에 대해 이야기할 때, ‘딥러닝(Deep Learning)’을 이해하는 건 정말 중요해요. 특히 제품 매니저나 비기술 직군의 담당자 입장에서, 인공지능의 핵심 개념을 쉽게 설명해야 할 일이 많잖아요. 그럴 때 딥러닝이 무엇인지 기본적으로 알고 있으면 큰 도움이 돼요.

인공지능, 기계학습, 그리고 딥러닝

• 인공지능(AI): 기계가 인간이 수행하는 작업을 수행하는 지능을 의미하는 포괄적인 개념이에요.
• 기계학습(ML): 인공지능의 하위 분야로, 통계와 알고리즘, 다양한 데이터를 활용해 기계가 직접 경험에서 학습하게 하는 기술이에요.
• 딥러닝(Deep Learning): 기계학습의 하위 분야이자, 인공신경망(ANN)을 기반으로 인간 뇌의 작동 방식을 모방한 학습 기법이에요. 이미지 인식, 음성 인식 등 최근의 AI 발전에서 큰 역할을 하고 있어요.

일반적으로 기계학습과 딥러닝 모두 “데이터를 통해 스스로 규칙을 찾아내고 문제를 해결한다”는 공통점이 있어요. 하지만 딥러닝은 심층(Deep) 신경망을 사용해 더 복잡하고 정교한 문제까지 학습하고 해결할 수 있게 해줘요.

딥러닝은 어떻게 작동하나요?

딥러닝은 인간 뇌의 뉴런(Neuron)의 연결 방식을 모방한다고 해요. 뇌는 수많은 뉴런으로 구성되어 있고, 각 뉴런이 전기 화학적 신호를 전달하면서 정보를 처리하죠. 딥러닝에서도 뉴런 역할을 하는 노드(Node)들이 여러 층(Layer)에 걸쳐 연결되어 정보를 주고받아요.

• 입력층(Input Layer): 말 그대로 데이터를 입력받는 층이에요.
• 숨겨진 층(Hidden Layers): 입력층과 출력층 사이에 위치하며, 입력 데이터를 바탕으로 여러 가지 분석과 변환이 이뤄지는 핵심 부분이에요. 숨겨진 층이 많을수록 신경망이 ‘깊어졌다(Deep)’고 표현해요.
• 출력층(Output Layer): 학습을 거쳐 나온 결과가 출력되는 층이에요.

이때 학습(Training)이라는 과정은, 신경망의 여러 연결(가중치, 파라미터)을 조금씩 조정하면서 입력과 출력의 오차를 점점 줄여나가는 거예요. 충분히 학습이 이뤄지면, 같은 유형의 새로운 입력이 들어왔을 때도 꽤 정확하게 결과를 예측하거나 분류해낼 수 있게 돼요.

딥러닝을 쉽게 비유하면?

비기술 직군에 딥러닝을 설명할 때는, 연구팀을 예로 들면 쉽게 이해시킬 수 있어요.

1. 첫 번째 층(입력층): 연구팀이 사기 사례 같은 원본 데이터를 수집하고 정리해요.
2. 숨겨진 층들(여러 연구 단계): 다른 팀원들이 사기 수법을 재현하고, 분석하고, 여러 시도를 반복해요. 층이 늘어날수록 더 다양한 시도를 할 수 있어요.
3. 마지막 층(출력층): 최종적으로 가장 적합한 사기 재현 방법(혹은 결과)을 도출해요.

마치 여러 명의 연구원이 함께 고민하고 협업해 최종 결과물을 만들어내는 과정과 비슷하다고 볼 수 있어요.

층이 많으면 무조건 좋을까요?

층(레이어)이 많으면 복잡한 문제도 더 잘 해결할 가능성이 커지는 건 사실이에요. 하지만 레이어가 늘어날수록 학습을 위해 필요한 데이터 양도 많아지고, 연산량이 커져서 하드웨어 자원(GPU 등)과 학습 시간도 많이 필요해요. 또, 너무 복잡해지면 과적합(overfitting) 문제가 생길 수 있고, 모델이 왜 그렇게 판단했는지 해석하기도 어려워져요.

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마무리

딥러닝은 한마디로, 인공지능을 훨씬 더 정교하게 구현할 수 있는 기계학습 기법이에요. 인간 뇌의 뉴런 구조를 모방한 인공신경망을 활용해, 이미지 인식부터 자율주행, 음성 비서, 초거대 언어 모델에 이르기까지 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하고 있어요. 물론 데이터와 연산 자원이 충분히 뒷받침되어야 하고, 모델이 왜 그렇게 판단하는지 해석이 어렵다는 점을 어떻게 해결할지도 중요한 과제지만요.

제품 매니저나 비기술 분야 담당자 입장에서도, 딥러닝의 개념을 이해하고 있으면 기획이나 전략 수립을 할 때 훨씬 수월해져요. 앞으로도 기술이 더욱 발전해서, 우리 생활 속에서 딥러닝 기반 AI 기술을 흔하게 접할 날이 점점 더 늘어나지 않을까? 기대해 봅니다.