미래의 기술인 딥러닝에 대한 특징

 

안녕하세요.

오늘의 이것저것입니다.

인공지능 기술 중에 하나인 딥러닝

딥러닝은 어떤 특징을 가지고 있을까?

딥러닝 기술에 대한 특징을 한번 알아보겠습니다.

 

 

인공지능이란

인공지능은 사람의 학습능력이나 추론능력, 지각능력 등의 일부분인 혹은 그외의 것들을 인곡적으로 수현하는 것을 인고지능이라고 합니다.

인공지능은 1940년대 후반 50년대 초반에 이르러 수학, 철학, 경제 등 다양한 과학장들에게서 인공적인 두뇌에 대한 논의 나오기 시작한 초기이며, 1956년 되면서 인공지능은 학문 분야로 들어가게 되었습니다.

 

인공지능에 쓰이는 기술은 기계학습(머신러닝), 딥러닝, 인공신경망, 인지 컴퓨팅, 뉴오모픽 컴퓨팅으로 기술이 사용되고 있습니다.

 

 

딥러닝

딥러닝을 말하자면 입력 된 값은 값을 넣은에 따라 그에 따르는 결과를 가져다 줄 수 있습니다. 만약 그 값을 넣었는게 결과에 대해 예측할 수 있는 모델이 없을 때 대안으로 쓰기 좋은 기술입니다. 즉, 희기분석의 상위호환격 방법이라고 생각하면 됩니다.

 

 

딥러닝의 장점

딥러닝은 빠른 학습 능력을 가지고 있습니다. 이게 무슨 뜻이냐면 한 사람을 전문가로 만드느느 것보다 딥러닝을 이용하여 기계를 전문 기계로 만드는 것이 시간적으로도 절약이 됩니다.

 

딥러닝은 자동화된 용인 추출능력으로 스스로 최적의 규칙이 무엇인지 빠르게 찾아낼 수 있게 되어 사람이 고민해야 할 부분이 많이 줄어들었습니다. 이를 통해 한 종류의 딥러닝 모델만 가지고도 다양한 제품을 맞춤제작할 수 있습니다.

 

딥러닝은 컴퓨터 비전과 자동 음성 분야에 대해 최고 수준의 성능을 가지고 있습니다.

 

딥러닝 사용 예

딥러닝은 큰 틀로는 컴퓨터 비전, 컴퓨터 게임, 로복 자율 주행, 소리, 미술등의 틀로 세부적으로는 정치인을 재연해보기, 흑백 사진과 영상에 색 복원하기, csi 스타일의 픽셀 복원, 실시간으로 여러 사람의 움직임을 추정하기, 사진 설명하기, 사진 속 사람의 시선 바꾸기, 실시간 행동분석 등에 다양한 분야에서 딥러닝은 사용이되고 있습니다.

 

딥러닝과 머신러닝의 차이점

딥러닝과 머신러닝의 차이점은 쉽게 이해하시려면 머신러닝 안에 딥허닝이 있다고 보시면 됩니다.

머신러닝은 기계가 학습을 받고 인간의 도움이 필요합니다. 하지만 딥러닝의 경우 어떠한 것에 기계가 직접 공부를 하고 그에 따르는 결과를 도출해내는 것입니다. 예를 들면 강아지를 가정하겠습니다. 머신러닝에 경우 강아지에 대한 교육과 학습이 들어갑니다. 그렇게 해서 기계가 강아지라는 것을 인지할 수 있습니다. 그에반면 딥러닝의 경우 그냥 동물들의 데이터를 준다고 가정하면 딥러닝은 동물에 대한 분석을 공부함으로 강아지임을 스스로 깨달는다고 생각하면 이해가 쉬울것입니다.

 

마무리

오늘 딥러닝에 대한 특징에 대해 알아보았습니다.

딥러닝은 미래기술로 머신러닝과 굉장히 많은 접전이 있습니다. 그렇게 서로의 기술을 잘 포용을 하고 사용을 하게된다면 인공지능 기술의 효과는 볼 수 있습니다. 지금 현재 인공지능 기술은 이미 많은 일상에 들어와있습니다. 우리들은 그에 적응을 하면서 살아가는데 이는 이제 먼이야기가 아니라 가까운 이야기가 된것입니다.

 

 

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