딥러닝의 핵심은 신경망에 있습니다. 신경망은 입력층(Input Layer), 숨겨진층(Hidden Layer), **출력층(Output Layer)**으로 구성됩니다. 각 층은 뉴런이라 불리는 여러 개의 연결된 단위로 이루어져 있으며, 이들은 데이터를 처리하고 학습합니다. 각 뉴런은 **가중치(Weight)**와 **편향(Bias)**를 가지고 있으며, 이들을 학습하면서 예측 능력을 점차 향상시킵니다. 신경망은 입력된 데이터에 대해 출력값을 예측하며, 예측값과 실제 값의 차이를 오차로 계산해 이를 최소화하는 방향으로 학습을 진행합니다.
머신러닝은 알고리즘 중심의 모델을 사용합니다. 알고리즘은 데이터를 바탕으로 특징을 수동으로 추출하고, 그 추출된 특징을 바탕으로 학습을 진행합니다. 예를 들어, **결정 트리(Decision Tree)**나 **SVM(Support Vector Machine)**처럼, 특징을 사람이 직접 선택하거나 가공해야 하는 경우가 많습니다. 반면, 딥러닝은 **다층 신경망(Deep Neural Network)**을 사용하여 데이터를 자기주도적으로 학습합니다. 자동화된 특징 학습이 가능하므로 사람이 개입하지 않아도 됩니다.
입력층은 신경망의 첫 번째 층으로, 외부 데이터를 신경망에 전달하는 역할을 합니다. 이 데이터는 이미지, 텍스트, 숫자 등 다양한 형태로 올 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 인식의 경우, 각 픽셀 값이 입력값으로 들어갑니다. 입력층은 데이터의 원시 값을 그대로 받아들이며, 그 후 다음 층으로 전달됩니다.
퍼셉트론은 기본적으로 입력층과 출력층만을 갖는 단일층 신경망입니다. 입력층에서는 여러 개의 입력 뉴런이 있으며, 각 입력값은 가중치와 결합됩니다. 가중치는 각 입력 값에 중요도를 부여하는 값으로, 학습을 통해 조정됩니다. 출력층은 단일 뉴런으로 구성되어 있으며, 입력 값을 가중치와 결합한 후 활성화 함수를 통해 출력 값을 계산합니다. 퍼셉트론의 주요 목표는 입력 값에 대한 출력 값을 정확하게 예측하는 것입니다.
전방 전달은 딥러닝 학습의 첫 번째 단계입니다. 학습 과정에서 입력 데이터가 신경망의 입력층으로 들어오고, 각 **은닉층(hidden layer)**을 거쳐 출력층에 도달하게 됩니다. 이때 각 층에서 **가중치(weight)**와 **편향(bias)**을 고려하여 입력 값을 계산하고, 그 결과를 활성화 함수를 통과시켜 다음 층으로 전달합니다. 출력층에서는 최종적인 예측값을 도출하며, 이 값은 실제값과 비교하여 오차가 계산됩니다.
역전파의 첫 단계는 오차를 계산하는 것입니다. 이때 사용되는 것이 **손실 함수(loss function)**입니다. 손실 함수는 예측값과 실제값 사이의 차이를 수치로 표현하는 함수로, 회귀 문제에는 평균 제곱 오차(MSE), 분류 문제에는 교차 엔트로피 등이 사용됩니다. 계산된 오차는 네트워크의 출력층에서 입력층으로 전파되며, 이 과정에서 가중치와 편향이 조정됩니다. 손실 함수의 값은 모델이 얼마나 정확한지를 평가하는 기준이 됩니다.
**합성곱 신경망(CNN)**은 이미지 처리와 컴퓨터 비전에 최적화된 모델입니다. CNN은 **합성곱 계층(convolutional layers)**을 통해 입력 이미지에서 **특징(feature)**을 자동으로 추출합니다. 이미지에서 저수준의 특징(예: 엣지, 모서리)을 먼저 추출하고, 이후 고수준의 특징(예: 얼굴, 물체)을 결합하여 최종적으로 분류나 예측을 수행합니다. CNN은 풀링(pooling) 계층을 사용하여 특징 맵을 압축하고, **전결합층(fully connected layers)**을 통해 최종 결과를 출력합니다. ResNet, VGG, Inception 등이 CNN의 대표적인 모델들입니다.
CNN은 입력층, 합성곱층(convolutional layer), 풀링층(pooling layer), **전결합층(fully connected layer)**으로 구성됩니다. 합성곱층은 입력 이미지에서 특징을 추출하는 핵심적인 부분으로, 필터(filter) 또는 **커널(kernel)**을 사용하여 이미지의 지역적 패턴을 학습합니다. 풀링층은 이미지 크기를 줄여주는 역할을 하며, 특징 맵을 압축하여 계산 비용을 줄이고, 과적합을 방지하는 데 도움을 줍니다. 마지막으로, 전결합층은 고차원적 특성을 종합하여 분류를 수행하는 부분입니다.
RNN은 순차적인 데이터를 처리하기 위해 자기 연결을 사용합니다. 즉, 현재의 입력뿐만 아니라 이전의 출력을 순환적으로 연결하여 정보를 기억하고 전달합니다. 이를 통해 시간적 의존성을 학습할 수 있습니다. 기본적으로 RNN은 입력과 출력을 연결하는 가중치가 있으며, 가중치는 학습을 통해 점차 조정됩니다. RNN은 단방향 모델으로, 입력이 순차적으로 처리되며, 출력은 그에 따라 변화합니다.
과적합은 다양한 원인으로 발생할 수 있습니다. 첫째, 훈련 데이터가 너무 적거나 불균형할 경우, 모델이 특정 패턴을 과도하게 학습하여 일반화 능력이 떨어질 수 있습니다. 둘째, 모델의 복잡도가 너무 높을 경우, 모델은 훈련 데이터의 세부적인 노이즈까지 학습하며 과적합이 발생합니다. 셋째, 훈련 시간이 너무 길어지면, 모델이 훈련 데이터에 대한 매우 세밀한 특징을 학습하면서 과적합의 위험이 커집니다.
데이터 준비의 첫 번째 단계는 데이터 수집입니다. 데이터가 정확하고 대표성이 있는지 확인하고, 필요한 데이터를 모은 후, 데이터의 특성을 탐색하는 과정이 필요합니다. 데이터 탐색을 통해 누락된 값, 이상치, 불균형 문제 등을 파악할 수 있습니다. 이를 바탕으로 전처리 전략을 세울 수 있습니다. 예를 들어, 결측값 처리나 이상치 제거가 필요한 경우 이를 우선적으로 다룰 수 있습니다.
GPU의 가장 큰 강점은 병렬 처리입니다. CPU는 최대 16~32개의 코어를 가지고 여러 작업을 처리하지만, GPU는 수천 개의 코어를 통해 동시에 많은 작업을 처리할 수 있습니다. 딥러닝 모델은 행렬 연산이나 벡터 연산을 많이 사용하고, GPU는 이러한 연산을 동시에 여러 개 처리할 수 있어 훈련 시간을 크게 단축시킬 수 있습니다.
TensorFlow는 구글에서 개발한 딥러닝 프레임워크로, 확장성과 생산 환경에의 배치에 강점을 가지고 있습니다. TensorFlow는 모델 개발, 훈련, 배포에 이르는 전반적인 프로세스를 지원합니다. TensorFlow의 Keras API는 직관적이고 사용하기 쉬워, 초보자도 쉽게 딥러닝 모델을 만들 수 있습니다. 또한, 분산 학습을 지원하고, 모바일 및 웹 앱에 배포할 수 있는 기능을 제공합니다. TensorFlow Lite와 TensorFlow.js와 같은 툴을 통해 모바일과 웹에서도 딥러닝 모델을 실행할 수 있습니다.
이미지 인식은 딥러닝의 가장 주요한 응용 분야 중 하나입니다. **Convolutional Neural Networks (CNN)**는 이미지 데이터에서 중요한 특징을 추출하고 분석하는 데 탁월한 성능을 보여줍니다. 딥러닝 기반의 이미지 인식 기술은 객체 탐지, 얼굴 인식, 의료 영상 분석 등에서 활발히 사용되고 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 CT 스캔이나 MRI 이미지를 분석하여 질병을 조기에 진단하는 데 활용됩니다. 또한, 자율 주행 자동차는 딥러닝을 통해 도로에서의 객체(보행자, 자동차 등)를 인식하고, 차선 변경, 충돌 방지와 같은 결정을 내립니다. 이미지 인식 기술은 안면 인식 시스템, 보안 카메라 모니터링, 산업 검사 등 다양한 분야에서 활용됩니다.
딥러닝의 발전은 인공지능의 진화에 중요한 이정표가 될 수 있습니다. 현재 대부분의 딥러닝 시스템은 특정 작업을 수행하는 **좁은 인공지능(Narrow AI)**에 해당하지만, AGI(Artificial General Intelligence), 즉 인간처럼 사고하고 학습하는 능력을 가진 AI가 등장할 가능성도 있습니다. 딥러닝은 학습과 적응의 핵심을 이루는 기술이므로, AGI의 구현을 위한 핵심 기술로 자리 잡을 것입니다. AGI가 실현된다면, 창의성, 문제 해결 능력, 감정 인식 등에서 인간과 유사한 지능을 갖춘 시스템이 등장할 것입니다.