구글 알파고의 두뇌 딥 러닝(deep learning)

며칠전 알파고 게시물을 올리며 딥 러닝(deep learning)을 언급하였습니다. 여러분은 딥 러닝을 알고 있나요?
저는 인공지능이나 딥 러닝을 잘 알지 못합니다. 여러분과 같은 일반인으로 궁금하여 살펴보았을 뿐이지요. 확인하고 게시물 살펴보세요.

딥 러닝은 인공지능의 한 분야로 컴퓨터의 학습을 지원하는 알고리증과 기술 분야인 머신 러닝(machine learning)의 집합이라고 합니다. 이 머신 러닝은 앞으로 다가올 4차 산업혁명의 키워드 이기도 합니다.

이렇게 상당히 어려울 것 같은 이 '딥 러닝'을 단순히 설명하면 이러합니다.
인간이 다른 영장류들과 다른 점은 뇌가 출생 이후에도 계속하여 성장하기에 출산후 뇌의 성장기에 보다 복잡하고 새로운 경험에 계속 노출되면서 빠른 변화에 민감해 질 수 있다는 것입니다. 이런 인간의 뇌를 닮아가는 알고리즘이 딥러닝입니다.

[그림] 딥 러닝과 머신 러닝의 심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network, DBN)

인간의 뇌가 감각적으로 접한 많은 데이터들 속에서 일정 패턴을 발견하고 사물을 판단하는 인간의 두뇌 처리방식을 인공지능에 모방하는 것이 딥러닝입니다.

[그림] 딥 러닝의 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)

이 딥러닝은 2013년 처음 세상에 나타났다가 잠시 사라졌습니다. 여러인공 신경망의 단점과 당시 하드웨어의 충분한 지원 부족과 학습시킬 다양한 정보의 부족이 원인이었습니다. 하지만 요즘 들어 다시 딥 러닝이 부각되는 것은 이들이 모두 해결되었기 때문입니다. 요즘 인공지능의 핵심이 되고 있는 빅 데이터가 마지막 부족 원인을 받쳐 주는 엄청난 지원군으로 떠올랐습니다.

이상은 일반인이 살펴본 딥 러닝(deep learning)입니다.

아스팔트.