[딥러닝] 딥러닝의 개요

딥러닝(Deep Learning)이란 여러 층을 가진 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 사용하여 머신러닝 학습을 수행하는 것으로 심층학습이라고도 부릅니다. 따라서 딥러닝은 머신러닝과 전혀 다른 개념이 아니라 머신러닝의 한 종류라고 할 수 있습니다. 

인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)

딥러닝에서 가장 기본이 되는 개념은 바로 신경망(Neural Network)입니다.

신경망이란 인간의 뇌가 가지는 생물학적 특성 중 뉴런의 연결 구조를 가리키며, 이러한 신경망을 본떠 만든 네트워크 구조를 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)이라고 부릅니다.

 

머신러닝(딥러닝 포함) 이란 입력 데이터가 주어 졌을 때 답을 유추해 줄 수 있는 최적의 함수를 찾는 것 입니다.

 

f(x) = 3x^2 + 2x + 1 이라는 식이 존재 할 때 x=2 이면 y=19 가 일반적인 컴퓨터 사이언스 이면

머신러닝은 f(x) = ax^2 + bx + c 라는 식이 주어지고 입력값으로 x=2, y=19가 주어지면 a, b, c(가중치) 값을 기계학습으로 도출해내는 것입니다. 즉, 수 많은 입력과 출력값이 주어지고 가중치가 계산되는 것을 말합니다.

 

F(x) = w0 + x0*x1 + w2*x2 + w3*x3 + .... + wn*xn

 

최적의 가중치 W 값을 학습을 통해서 찾아내는 것 딥러닝이 학습하는 것은 가중치 W들의 값