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Deep Learning
딥러닝
여러 Layer의 Neural Network를 이용하는 Machine Learning의 한 분야입니다.
핵심 한눈에 보기
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개
고양이
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Deep Learning은 여러 Hidden Layer를 쌓아 입력 데이터에서 복잡한 특징을 단계적으로 자동 학습합니다.
개요
Deep Learning은 여러 Layer의 Neural Network를 사용해 데이터에서 복잡한 특징을 자동으로 학습하는 Machine Learning의 한 분야입니다.
전통적 ML에서는 사람이 Feature를 설계하는 경우가 많지만, Deep Learning은 표현(Representation) 자체를 Layer를 통해 학습할 수 있습니다.
현대 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 생성형 AI, LLM 대부분의 핵심 기반입니다.
Machine Learning vs Deep Learning
항목
Machine Learning
Deep Learning
특징 추출
사람이 설계하는 경우 많음
자동 학습
데이터 요구량
상대적으로 적음
대체로 많음
계산 자원
상대적으로 적음
GPU 등 많은 자원 사용
표현력
모델에 따라 제한
매우 높은 비선형 표현
대표 모델
SVM, Random Forest, XGBoost
CNN, RNN, Transformer
AI 개념 관계도