안녕하세요

오늘의 이것저것입니다.

딥러닝이라고 들어보셨나요?

딥러닝은 인공지능을 구현하기 위함 기술 중의 하나로

아주 중요한 역할을 하고 있습니다.

그러한 딥러닝을 오늘 알아보도록 하겠습니다.

 

 

 

인공지능

인공지능이란 인간의 지적인 능력의 일부 또는 생각을 하는 능력을 인공적인 기술을 이용하여 인공적으로 구현하는 것입니다. 인공지능은 기계학습(머신러닝), 인공 신경망, 딥 러닝, 인지 컴퓨팅, 뉴로모픽 컴퓨팅이 있습니다.

 

 

딥러닝 

딥 러닝 또는 심층학습으로 여러 비선현 변화 기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 기계학습 알고리즘의 집합으로 정의하며, 사람의 사고를 가르치는 기계학습의 한 분야라고 볼 수 있습니다.

그리고 기계학습 기법 중 다층 인공신경망 기법으로 생각하시면 됩니다.

 

 

 

딥러닝의 역사

딥러닝은 2013년을 빛낼 10대 혁신기술 중 하나로 선정하고 가트너가 2014 세계 IT시장 10대 주요 예측에 포함시키는 등 최근 들어 딥 러닝에 대한 관심이 높아지고 있지만 딥 러닝 구조는 인공 신경망에 기반하여 설계된 개념으로 역사를 따지자면 최소 1980년까지 거슬러 올라가야 합니다.

 

1980년에 안 르쿤과 그의 동료들은 역전피 알고리즘에 기반하여 손으로 쓰인 우편번호를 인식하는 기술을 소개하였습니다.

 

많은 사람들이 속도가 느린 원인을 제공했는데 그중 하나는 1991년에 sepp hochreiter에 의해 분석된 지역 최솟값에 머무른게 되는 원인이었습니다. 원론적으로 생물학적 신경망과는 다르다는 이슈들이 끊임없이 제기되면서 인공신경망은 관심에서 멀어졌고 90년대와 20년대에는 서포트 벡터 머신 같은 기법들이 각광받게 되었습니다.

 

 

딥러닝을 사용하는 이유

1.딥러닝은 기존의 인공신경망 모델의 단점을 극복했습니다.

2.하드웨어의 발전으로 딥러닝을 작용하는 데에 연산에 소용되는 시간을 크게 단축할 수 있었습니다.

3.빅데이터를 들 수 있어 대량으로 쏟아지는 sns사용자들의 데이터 자료 등의 여러곳에서 생산이 되어있는 데이터를 모두 종합하여 분석되어 학습에 이용할 수 있기 떄문입니다.

 

딥러닝 전망

딥러닝의 전망은 현재 ai보급 초입에 접어들었습니다. 그렇기에 굉장히 많은 애플리케이션이 나오고 있고 대부분 체감하기 어렵도록 이미 많은 삶에 들어와 있습니다. 그렇기에 이제는 인공지능이라는 것이 우리 삶의 융합되고  있는 요소 중에 하나가 되었다는 것입니다.

딥러닝은 인공지능의 기술 중에 하나로 중요한 역할을 하고 있듯이 미래의 핵심적인 기술이 될 거라고 저는 생각할 수 있습니다.

그렇기에 딥러닝의 대한 전망은 누구에게나 말해도 아주 밝다고 말할 수 있습니다.

 

 

마무리

오늘 딥러닝에 대해 알아보았습니다.

딥러닝은 미래의 핵심적인 기술인 인공지능안의 기술로 매우 중요합니다.

중요한 기술인만큼 성장하는 속도도 빠르면서 활용이 많이 될것으로 보입니다.

인공지능의 기술을 이미 일상생활에 들어와 자리잡고 있습니다.

그리고 더 발전하여 일상생활에는 이젠 없어서는 안될정도의 기술이 될것으로 보입니다.

인공지능을 알고 이제는 활용을 해보는건 어떨까요?

 

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