딥 러닝 이란/?

[yilgi]

딥러닝이란 무엇일까? 4차 산업 혁명 시대에 들어서면서 요즘 많이 언급되는 단어이다. 딥러닝은 컴퓨터 기술 중 하나이다. 인공지능 개발을 위해서 딥러닝과 머신러닝과 같은 개념이 등장했다. 인공지능은 머신러닝과 딥러닝을 포함하는 큰 개념이다. 먼저, 인공지능이란 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 하도록 하는 것이다. 여기서 머신러닝과 딥러닝이 많이 언급되는데 머신러닝은 다음에 공부하고 먼저 오늘은 딥러닝을 공부하기로 하였다.  딥러닝은 심층학습 이라고도 불리며, 머신러닝의 한 분야이다. 하지만 거기서 조금 더 나아간 기술이다. 즉, 딥러닝은 스스러 학습을 할 수 있다. 컴퓨터가 사람처럼 스스로 생각도 하고 스스로 배우는 것이다. 수많은 데이터들과 사물을 군집화 하고 분류하는 기술이다. 

딥러닝의 역사는 어떻게 될까? 딥러닝은 MIT가 2013년을 빛낼 혁신기술 중 하나로 선정을 하였고 그에 더해서 가트너 시장조사기관도 2014년 IT시장의 10대 주요 예측에 포함을 시킬 정도로 중요한 기술이며 이에 따라서 최근 들어 딥러닝에 대한 관심이 높아졌다. 딥러닝의 역사를 보려면 1980년대까지 올라가야 한다. 1989년 얀 르쿤과 동료들은 오류역전파 알고리즘을 소개하였다. 하지만 초기 단계라 다양한 분야에 적용하기엔 아직 비현실적이었다. 그 후 본격적으로 딥러닝이라는 용어를 사용한 것은 2000년대이다. 제프리 힌튼이라는 사람에 의해서였다. 그는 기존 신경망의 문제를 해결하기 위해 노력했다. 또한 2013년에는 ICASSP라는 신로 처리 학회에서 RBM을 대체하여 과적합을 방지하는 개념인 Drop-out가 소개되었고  그 후 사전훈련보다 더 간단하고 강력한 형태로 인해서 과적합을 방지하는 데 성공하였다. \

딥러닝은 위에서 사물과 데이터들을 군집화 하고 분류 한다고 하였다. 그럼 그 예시는 무엇이 있을까? 컴퓨터는 사진만으로 강아지와 고양이를 구분할 수 없다. 하지만 사람은 구분을 할 능력이 된다. 이를 컴퓨터에 적용하기 위해서 기계학습이라는 것이 생겨났다. 강아지와 고양이와 관련된 수많은 데이터를 컴퓨터에 입력하고 비슷한 것끼리 분류하도록 만든 기술이다. 예를 들어 저장된 데이터가 강아지의 데이터와 비슷하면 강아지라고 인식할 수 있다.  그럼 과연 이런 것들이 어떤 식으로 가능한 것일까? 이에 대해서 데이터를 어떻게 분류할지 고민하다가 기계학습 알고리즘이 등장했다. 딥러닝의 알고리즘에는 무엇이 있을까? 딥러닝의 알고리즘에는 심층 신경망, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 제한 볼츠만 머신, 심층 신뢰 신경망 , 심층 Q-네트워크 등이 있다. 이것들 하나하나는 내가 딥러닝을 따로 공부하면서 정리할 것이다. 그중 가장 대표적이 것이 인공신경망이다. 딥러닝이 인공신경망의 후예 이기도 하다. 딥러닝은 인공신경망의 한계를 극복하가 위한 기계학습 방법이다. 1943년 미국의 의대 부교수인 워렌 맥컬록은 그 당시 학생이었던 제리와 월터 피츠와 논문을 발표하는데 제목은 '신경 활동에 내재한 개념들의 논리적 계산'이다. 이는 인공 신경망에 대해 최초로 쓰인 논문이다.

딥러닝의 기술이 워낙 뛰어나서 기업에서도 많이 쓰이고 있다. 대표적인 예로는 구글, 페이스북 ,트위터 등이다. 기업들은 주로 사진, 동영상 , 음성 부분 쪽에서 딥러닝을 활용하고 있다. 내가 아는 기업의 기술 중 하나는 페이스북의 얼굴인식 기능이다. 예전에 내가 친구 사진을 자주 올린 적이 있는데 그 친구와 함께한 지 1년이 됐다면서 그 친구같이 찍은 사진을 모아서 영상을 만들어 주었다. 내가 사진을 선택한 것도 아니다. 정말 신기하였다. 이는 페이스북의 얼굴인식 기능을 통해서 사람을 구분한 것 같다. 페이스북은 '딥페이스'라는 얼굴인식 기술을 2014년 3월에 개발하였다고 한다. 이 알고리즘은 전 세계 이용자의 얼굴을 인식하고 있다고 한다. 인식 정확도는 무려 97프로가 넘는다. 이는 인간의 눈과 거의 차이가 없다고 봐도 된다고 한다. 페이스북의 인식도는 97.15%이고, 인간의 눈은 97.53%이다. 거의 비슷한 수치이다. 놀라운 점은 페이스북의 이 알고리즘은 사용자가 업로드한 이미지 안에 얼굴의 옆면만 봐도 어떤 사용자 인지 구분을 할 수 있다고 한다.