딥러닝은 뭐가 다를까? – AI의 뇌, 신경망 이야기

지난 시간에는 AI가 데이터를 통해 스스로 배우는 방법, 즉 머신러닝에 대해 이야기했습니다.
오늘은 그 머신러닝 중에서도 최근 가장 핵심이 되는 기술,
바로 **딥러닝(Deep Learning)**에 대해 소개드리겠습니다.

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🤔 딥러닝은 머신러닝과 뭐가 다를까요?

딥러닝은 머신러닝의 한 분야입니다.
하지만 차이점이 있습니다:

구분머신러닝딥러닝

특징	사람이 특징을 설계함	AI가 특징도 스스로 찾음
적용 범위	비교적 간단한 문제	복잡한 이미지·음성·언어 처리 가능
데이터 필요량	적은 편	매우 많음

 

📌 정리하면, 딥러닝은 ‘더 깊이, 더 복잡한’ 문제를 AI가 스스로 해결할 수 있게 만든 기술입니다.

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🧠 딥러닝의 핵심은 ‘인공 신경망’

딥러닝은 사람 뇌의 뉴런 구조에서 착안한 **인공 신경망(Artificial Neural Network)**을 사용합니다.

▪ 인공 신경망은 이렇게 생겼습니다:

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[입력층] → [은닉층1] → [은닉층2] → … → [출력층]

• 입력층: 이미지나 텍스트 같은 데이터를 입력
• 은닉층: 여러 층을 거치며 복잡한 특징을 추출
• 출력층: 예측 결과(예: 고양이/강아지)를 출력

💡 ‘딥(Deep)’이라는 말은 이 은닉층이 아주 많다는 뜻입니다.

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📸 예시: 사진 속 고양이를 인식할 때

고양이 사진을 딥러닝에 넣으면, 아래와 같은 흐름으로 처리됩니다.

1. 입력: 픽셀 단위로 이미지 정보 입력
2. 은닉층1: 선, 모서리 같은 단순 패턴 추출
3. 은닉층2: 귀, 눈, 수염 같은 형태 인식
4. 은닉층3 이상: ‘고양이다’라는 종합 판단
5. 출력: “이건 고양이입니다” 라고 결과 도출

📎 딥러닝은 사람이 따로 설명해주지 않아도, 이 구조만 잘 설계하면
AI가 스스로 복잡한 특징을 파악하게 됩니다.

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💡 그래서 딥러닝으로 가능한 일

딥러닝이 등장하면서,
기존 머신러닝으로 어려웠던 많은 분야가 현실화되었습니다.

분야딥러닝으로 가능해진 일

이미지	얼굴 인식, 자율주행, CT 판독
음성	음성 인식, 음성 합성 (예: AI 보이스)
언어	번역, 감정 분석, 생성형 AI (예: ChatGPT)
예술	AI 미술, 음악 작곡, 스타일 변환
게임	고수 수준의 AI 플레이, 자동 맵 생성 등

 

 

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📌 단점도 있습니다

딥러닝이 무조건 완벽한 것은 아닙니다. 몇 가지 제약도 존재합니다:

• 많은 데이터가 필요합니다 (수천~수백만 건)
• 학습 시간이 오래 걸리고 자원 소모가 큼 (GPU, 클라우드 서버 등 필요)
• 왜 그렇게 판단했는지 설명이 어려움 (블랙박스 문제)

하지만 이런 단점들을 해결하려는 연구도 활발하게 진행 중입니다.

 

✍️ 마무리하며

딥러닝은 단순히 ‘AI가 더 똑똑해졌다’는 차원을 넘어서,
이제까지 컴퓨터가 하지 못했던 일들을 가능하게 만든 전환점이 되었습니다.