Deep Learning (딥러닝)

Deep Learning (딥러닝)

AI ( Artificial Intelligence ) 모델 생성 방법

머신 러닝( Machine Learning )

• 통계적인 알고리즘 활용
• 정형화된 데이터를 활용한 AI 모델 생성에 유리

딥 러닝( Deep Learning )

• 인공 신경망 활용
• 비정형화된 데이터( 영상, 이미지, 음성, 자연어 )를 활용한 AI 모델 생성에 유리

인공 신경망( Artificial Neural Network )

• 인간의 신경망을 동작 원리를 모방하여 인공적(기계적, 컴퓨터 활용)으로 구성

여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화 (abstractions , 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘(Algorithm)의 집합

큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계 학습( Machine Learning )의 한 분야

딥러닝이 효과적으로 활용될 수 있는 분야가 영상처리( Image ), 음성처리,
자연어( Natural Language Processing, NLP ) 처리분야에서 좋은 성능을 발휘한다.

인공 신경망( Artificial Neural Network )은 수많은 머신 러닝( Machine Learning )중 하나이다. 하지만 최근 인공 신경망을 복잡하게 쌓아 올린 딥 러닝( Deep Learning )이 다른 머신 러닝 방법들을 뛰어넘는 성능을 보여주는 사례가 늘면서, 전통적인 머신 러닝과 딥 러닝을 구분해서 이해해야 한다는 의견도 있다.