DeepLearning (딥러닝)의 이해와 기술, 사례

 

DeepLearning 이란 무엇일까요?

 

딥러닝은 기계학습(Machine Learning)이라고 알려지기 시작하더니 지금은 기계 학습의 한 종류인 딥러닝이 기계학습(머신러닝)으로 대체할 정도로 각광받고 있습니다. 최근 구글이 딥러닝 업체인 Deep Mind를 인수했으며, 국내 프로바둑 기사인 이세돌 9단과 인공지능(AI)로 바둑 대결을 펼쳐 이김으로써 더 유명해 졌습니다.

 

 딥러닝 기술은 데이터 간의 다른 점을 찾아내 구분 짓는 것부터 시작됩니다. 딥러닝은 데이터를 기반으로 학습하고 패턴을 찾아 사물을 분별할 수 있도록 성장합니다. 바로 인간이 현실이라는 빅데이터(Big Data) 안에서 경험을 기반으로 생각하고 분별하는 것과 마찬가지라고 볼 수 있습니다. 일상생활에서 하는 검색, SNS에 올리는 사진과 글, 인터넷 쇼핑 등을 통해 수많은 Data가 끊이지 않고 생성되고 있으며, 하루하루 쌓이는 데이터량은 기하급수적으로 늘어나고 있습니다.

 

 

 데이터는 데이터만으로 존재하면 아무런 의미가 없습니다. 정확한 분석과 판단을 통해 의미있는 데이터로 변환이 필요합니다. 딥러닝 기술은 최적의 솔루션을 제공하는 강력한 도구로 등장했으며, 빅데이터를 분석하고 학습해 우리의 삶을 더욱 윤택하고 편리하게 만들어 줄 기술이 될 것입니다. 또한 기업의 수익 창출에도 크게 기여할 것입니다.

 

 

 

 DeepLearning 은 세상을 이해하고 감지하는 인공지능을 개발하는 기술로 최근 수많은 성공 사례들이 발표되고 있습니다. 해외 업체인 구글, 바이두, 페이스북이 가장 앞서서 개발하고 있으며, GPU를 사용한 다양한 DeepLearning 연구 성과들이 적용되고 있습니다.

 딥러닝의 학습방법으로는 아래와 같이 감독 학습, 무감독 학습, 강화 학습이 있습니다.

 

 

 

 이렇게 발전한 딥러닝 기술은 앞으로 기후예측과 의료에서 다양한 성공 사례를 보여줄 것으로 보입니다.

 

 

 

 알파고는 프로바둑기사인 이세돌 9단과의 승리를 통해 딥러닝 기술의 성능을 검증 받았습니다. 알파고를 개발한 딥마인드는 현재 알파고와 DQN에 적용된 인공신경망 기술을 활용한 차세대 인공지능 '딥마인드 헬스'를 준비하고 있으며, 딥마인드 헬스는 기계에서 수집된 의료 데이터를 바탕으로 의사를 대신해 사람 몸 속의 병을 찾아주는 인공지능으로 사람을 대신할 것입니다. 이미 앱을 통해 개개인의 헬스데이터를 제공받아 이를 분석하고 추후 건강상황이 어떻게 변화할지 예측해주는 서비스인 '스트림' 을 제공하고 있습니다.

 또한 기후예측에 대한 도전도 준비 중인데 전세계의 기상 변화 데이터를 수집한 후 지구의 환경이 향후 어떻게 변할지 예측해주는 인공지능을 개발하겠다는 것는 것입니다.

 

 마지막으로 국내에서 스타크래프트 프로게이머와 게임을 벌여 다시 한 번 인공지능의 성능을 세계에 보여주겠다고 호언장담하고 있습니다. 인간을 대체할 딥러닝 기술, 그 끝은 어디일지 그리고 우리의 일상에서 어떤 변화를 줄지 기대됩니다.