[IT/AI] 딥러닝 정의, 특징, 유형

1. 정의

딥러닝은 다층 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하고 예측하는 머신러닝의 한 분야입니다. 이러한 다층 구조는 데이터의 다양한 특징을 계층적으로 추출하여 높은 수준의 표현을 만들어내는 데에 중점을 둡니다. 딥러닝 모델은 여러 은닉층을 통해 추상적인 개념을 학습하며, 이는 기존의 얕은 모델보다 훨씬 풍부한 표현을 제공합니다.

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2. 딥러닝의 특징

- 다층 구조

딥러닝 모델은 여러 개의 은닉층으로 구성되어 있으며, 이 다층 구조를 통해 모델은 데이터의 다양한 특징을 계층적으로 학습합니다.

 

- 자동 특징 추출

딥러닝은 입력 데이터로부터 특징을 자동으로 추출합니다. 전통적인 머신러닝과 달리 사전에 정의된 특징 추출 과정이 필요하지 않습니다.

 

- 대규모 데이터 필요

딥러닝은 많은 양의 데이터를 필요로 합니다. 이는 모델이 더 다양한 상황에서 유용한 패턴을 학습할 수 있도록 합니다.

 

- 유연성과 일반화 능력

딥러닝 모델은 다양한 종류의 데이터에서 학습하고 다양한 작업에 적용할 수 있는 높은 일반화 능력을 갖고 있습니다.

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3.딥러닝의 주요 유형

- 인공 신경망 (ANN)

가장 기본적인 딥러닝 모델로, 뇌의 동작을 모방하여 일종의 네트워크를 형성합니다.

 

- 합성곱 신경망 (CNN)

주로 이미지를 다룹니다. 사진에서 얼굴이나 물체를 인식하는데 탁월합니다.

 

- 순환 신경망 (RNN)

시간의 흐름에 따라 변하는 데이터에 적합하며, 음악이나 문장 등 순차적인 데이터를 다룰 수 있습니다.

 

- 자동 인코더 (Autoencoder)

데이터를 압축하고 다시 풀어내는 방식으로, 데이터의 중요한 특징을 추출합니다.