딥런닝이라는 말이 있습니다. 이뜻이 무엇인가요?
요즘 자율주행 등에서 딥런닝이라는 말이 나오고 있습니다.
이 딥런닝이란 무엇을 말하는 것인가요?
프로그램의 일종인듯도 한데, 정확히 모르겠습니다.
안녕하세요. 김석진 과학전문가입니다.
딥 러닝은 인공신경망을 기반으로 하는 기계 학습을 말합니다.
인공신경망 구조는 여러 입력, 출력 및 숨겨진 레이어로 구성되기 때문에 학습 프로세스가 깊어집니다.
각 레이어에는 입력 데이터를 다음 레이어가 특정 예측 작업에 사용할 수 있는 정보로 변환하는 장치가 포함되어 있습니다.
안녕하세요. 홍성택 과학전문가입니다.
간단하게 인공지능이라고 생각하시면 됩니다.
컴퓨터가 스스로 외부데이터를 조합 분석하여 학습을 하는 것이죠.
하지만 인간처럼 창의적인 생각은 못하고 기존의 데이터들의 통계를 통한 패턴등을 익히는 겁니다.
안녕하세요. 이슬이 과학전문가입니다.
인공지능을 학습하는 하나의 방법이라고 이해하시면 좋을 것 같습니다.
딥러닝은 스스로 학습할 수 있습니다. 학습한 데이터로부터 모델을 생성해 새로운 데이터를 넣어 예측 값을 얻어냅니다.
새로운 데이터를 활용한 자기 학습이 가능합니다.
데이터가 주어지면 스스로 분류하거나 모델을 형성하는 것으로 보시면 될 것 같습니다
도움이 되셨으면 좋겠습니다.
안녕하세요. 김두환 과학전문가입니다.
머신러닝은 데이터를 사용하여 학습을 시켜 모델을 생성하고, 이 모델에 새로운 데이터를 넣어 예측 값을 얻어내는 방법입니다. 딥러닝은 스스로 학습할 수 있으며, 이로부터 모델을 생성해 새로운 데이터를 넣어 예측값을 얻어냅니다. 또한 새로운 데이터를 활용해 스스로 학습이 가능합니다. 즉, 데이터가 주어지면 스스로 분류하거나 모델을 형성할 수 있죠.
안녕하세요. 과학전문가입니다.
인공지능 분야에서 학습을 하는 방법론을 딥러닝이라합니다. 인간으로 치면 스스로 공부를 하면서 좀 더 논리적이고 지적이 되는거죠
안녕하세요. 송종민 과학전문가입니다.
컴퓨터가 인간처럼 판단하고 학습할 수 있도록 하고 이를 통해 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술을 뜻한다. 방대한 양의 데이터 분석을 할 수 있는 컴퓨터의 개발에 따라 구현이 가능해졌다. 뉴스 요약 서비스, 이미지 분석뿐만 아니라 자동 운전, 자율 로봇 등 다양한 분야에서 사용된다. 학습 자료의 양이 많을수록, 학습의 단계가 세분화될수록 성능이 좋아진다.
딥러닝의 고안으로 인공지능(AI)이 획기적으로 도약하게 되었다. 초기 인공지능은 규칙을 컴퓨터에 주입하는 지도학습법(supervised learning)이 활용되었다. 1990년대 중반 이후에는 인터넷의 등장으로 방대한 데이터를 수집할 수 있게 되면서 수많은 빅데이터를 분석해 인공지능 시스템 스스로 학습하는 이른바 머신러닝(machine learning, 기계학습)의 형태로 진화하였다.
다만 데이터가 포함한 내용의 특징을 파악하는 데는 한계를 보였는데, 이를 뛰어넘는 딥러닝(deep learning)이 고안되면서 문제가 해결되었다.
머신러닝에 인간의 뇌를 모방한 신경망 네트워크를 더한 딥러닝 알고리즘은 인간의 두뇌가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견한 뒤 사물을 구분하는 정보처리 방식을 모방함으로써 기존 머신러닝의 한계를 뛰어넘었다.
즉, 머신러닝이 축적된 데이터를 토대로 상관관계와 특성을 찾아내고 여기에 나타난 패턴을 통해 결론을 내리는 기술인 데 반해 딥러닝은 축적된 데이터를 분석만 하지 않고 이 데이터를 통해 학습까지 하는 기계학습 능력을 활용해 최적의 결론을 내린다.
AI 학습과 관련된 용어 입니다.
머신러닝은 기존 데이터를 이용해 아직 일어나지 않은 미지의 일을 예측하기 위해 만들어진 기법입니다.
보통 데이터를 보고 프로그래밍을 통해 답을 얻지만, 머신러닝은 데이터와 답을 보고 규칙을 찾습니다.
이때 딥러닝은 머신러닝의 한 방법입니다.