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1.3.4 딥러닝과 신경망

그렇다면 딥러닝(deep learning)은 무엇이고, 신경망과 무엇이 다를까? 딥러닝은 레이어를 여러 개
사용하는 머신 러닝 알고리즘을 말한다(심층 신경망이라고도 부른다). 단일 레이어 퍼셉트론이 가
장 단순한 신경망이라면, 심층 신경망은 복잡도 관점에서 정반대에 있다.

심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)은 레이어를 거치며 점점 더 복잡한 정보를 학습한다. 예
를 들어 안면 인식을 위한 심층 신경망에서 전방에 위치한 레이어들은 얼굴 테두리를 인식하는 방
법을 학습하고, 그다음 레이어는 눈이나 코 부분을 인식하며, 마지막 레이어는 결국 전체 얼굴을

인식한다.

퍼셉트론은 1950년대에 제안된 알고리즘이지만, 딥러닝의 부흥은 불과 몇 년 전에 시작됐다. 딥
러닝의 진보가 이처럼 느렸던 것은 데이터와 계산 능력이 부족했기 때문이다. 그러나 최근 몇 년
간 딥러닝은 머신 러닝과 인공 지능에 중요한 혁신을 가져왔다. 오늘날 이미지 인식, 자율 주행,
음성 인식, 게임 등 다양한 분야에서 딥러닝을 적극 활용한다. 지난 몇 년 사이에 대체 무엇이 달

라진 걸까?
최근 컴퓨터 스토리지 가격은 딥러닝에 필요한 대규모 데이터를 수집하고 저장하기에 충분할 만

큼 저렴하다. 또한, 클라우드 기술 발전으로 대규모 데이터를 클라우드에 저장하고 전 세계 어디
서나 저렴한 비용으로 데이터를 접근해 사용할 수 있다. 데이터 스토리지 비용뿐 아니라 데이터
자체에도 ‘민주화 바람’이 불었다. 예를 들어 이미지넷(http://www.image-net.org/)은 이미지
1,400만여 장을 담은 샘플 데이터를 딥러닝 연구자들에게 무료로 제공한다. 데이터는 이제 더 이

상 소수의 사람들이 독차지하던 상품이 아니다.
또한, 딥러닝에 필요한 컴퓨터 성능도 더욱 강력하고 저렴해졌다. 오늘날 딥러닝은 그래픽 처리

장치(Graphics Processing Unit, GPU)를 주로 사용한다. 여기에도 민주화 바람이 부는데, 딥러닝 연
구자에게 무료로 GPU 자원을 제공하는 웹 사이트가 많다. 예를 들어 구글 Colab은 Tesla K80
GPU를 누구나 무료로 사용할 수 있는 클라우드 서비스를 제공한다.

이처럼 누구나 딥러닝을 활용할 수 있는 시대가 왔다. 1장의 나머지 절에서는 딥러닝 개발에 사용
할 파이썬 라이브러리를 소개한다.

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