딥러닝 완전 정복! 기본부터 핵심까지 한눈에 보기

여러분, 딥러닝이 어렵게만 느껴지셨나요? 이번 포스팅에서 딥러닝의 개념부터 실전까지 한 번에 쏙! 이해해 보세요.

안녕하세요! 오늘은 많은 분들이 궁금해하시는 '딥러닝'에 대해 A부터 Z까지 알아보려고 합니다. 사실 저도 처음에는 딥러닝이란 말을 듣고 '어렵겠다'는 생각부터 했거든요. 그런데 천천히 뜯어보니 꽤 재미있는 개념이더라고요. 특히 최근에는 알파고, ChatGPT 같은 성공 사례 덕분에 딥러닝이 더 친숙하게 느껴지는 것 같아요. 오늘 이 포스팅을 통해 여러분도 딥러닝의 구조, 장단점, 그리고 실제로 어떻게 학습이 이루어지는지 이해하게 되실 거예요. 자, 그럼 바로 시작해 볼까요?

목차

딥러닝 개요 딥러닝이 주목받는 이유 전통적 머신러닝 vs 딥러닝 딥러닝의 단점 과적합 개념과 원인 데이터 전처리 및 학습 과정

딥러닝

딥러닝 개요

딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 데이터를 통해 학습하고 예측하는 기술입니다. 인공지능은 '지능이 없는 것에 지능을 부여하는 기술'로 정의되며, 그 안에서 기계학습(Machine Learning)은 데이터를 통해 스스로 학습하는 방법론을 의미합니다. 이 중에서도 딥러닝은 '인공신경망(ANN)'을 깊게 쌓은 형태로, 사람의 뇌 구조에서 영감을 받아 만들어진 기술이에요.

신경망의 구조

신경망은 기본적으로 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됩니다. 입력층(Input layer)은 데이터를 받아들이고, 은닉층(Hidden layer)은 데이터를 처리하여 특징을 추출한 후, 출력층(Output layer)에서 최종 예측 결과를 도출하죠.

뉴런 하나는 하나의 피처(feature)를 의미합니다.

딥 뉴럴 네트워크(DNN)

DNN(Deep Neural Network)은 은닉층을 2개 이상 쌓은 신경망입니다. 은닉층을 많이 쌓는 이유는 더 복잡하고 다양한 패턴을 학습하기 위함이에요. 이런 구조를 활용한 다양한 모델들을 통틀어 우리는 '딥러닝'이라고 부릅니다.

딥러닝이 주목받는 이유

과거에는 이미지, 음성, 자연어 처리와 같은 복잡하고 고차원적인 데이터를 기존 머신러닝 모델로 처리하는 데 한계가 많았어요. 하지만 딥러닝이 등장하면서 이런 문제들을 효과적으로 해결할 수 있게 되었죠. 알파고의 바둑 대결 승리, ChatGPT의 자연스러운 대화 능력 등으로 딥러닝은 대중적으로도 널리 알려지게 되었어요. 이로 인해 의료, 금융, 자율주행, 로봇공학 등 다양한 분야에서 적극적으로 활용되고 있습니다.

전통적 머신러닝 vs 딥러닝

구분	전통적 머신러닝	딥러닝
학습 방식	사람이 피처 추출 후 분류기 학습	스스로 피처를 추출하며 학습
특징 추출	Hand-crafted features	자동화된 feature extraction
고차원 데이터 처리	어려움	매우 효과적
설명 가능성	높음	낮음 (블랙박스)
필요 데이터 양	적어도 가능	많을수록 효과적

딥러닝의 단점

딥러닝은 분명 강력한 도구지만, 단점도 분명합니다. 대표적인 문제는 '블랙박스' 성격이에요. 모델이 어떻게 결론에 도달했는지 설명하기 어렵다는 거죠. 이 외에도 많은 GPU 자원을 요구하는 높은 계산 비용, 데이터가 많을수록 성능이 좋아지는 '데이터 의존성', 마지막으로 학습 데이터를 과도하게 외워버리는 '과적합' 문제가 존재합니다.

• 블랙박스 모델 - 설명 어려움
• 높은 계산 비용 - GPU 자원 소모
• 데이터 의존성 - 많은 데이터 필요
• 과적합 문제 - 일반화 성능 저하

과적합 개념과 원인

과적합(Overfitting)이란 학습 데이터를 지나치게 잘 외운 나머지, 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 현상을 말해요. 보통 학습 데이터에서는 정확도가 높지만, 테스트 데이터에서는 정확도가 낮게 나오는 것이 특징입니다.

원인	설명
모델이 너무 복잡	파라미터가 많아 학습 데이터에 과도하게 맞춤
데이터 부족	데이터가 적어 모델이 잡음을 학습
과도한 학습	에폭(Epoch)을 너무 많이 돌려서 발생

데이터 전처리 및 학습 과정

• 데이터 준비 - 로딩 및 확인
• 전처리 - 벡터화, 정규화, 원-핫 인코딩 수행
• 모델 설계 - 네트워크 구조 설정
• 컴파일 - 옵티마이저와 손실함수 지정
• 학습 및 평가 - 모델 학습 후 테스트 데이터로 성능 평가

Q 딥러닝은 왜 '딥(Deep)'이라고 부르나요?

은닉층이 2개 이상 깊게 쌓인 신경망 구조이기 때문에 '딥'이라는 표현을 사용합니다.

Q 딥러닝이 머신러닝보다 강력한 이유는 무엇인가요?

딥러닝은 자동으로 복잡한 피처를 추출하고 비선형 관계를 학습할 수 있기 때문입니다.

Q 딥러닝의 대표적인 단점은 무엇인가요?

블랙박스 특성으로 인해 설명이 어렵고, 과적합이나 높은 계산 비용이 발생할 수 있습니다.

Q 과적합은 언제 발생하나요?

모델이 복잡하거나 데이터가 부족할 때 발생합니다. 학습 데이터를 지나치게 암기하기 때문입니다.

Q 과적합을 방지하는 방법은 무엇인가요?

정규화, 데이터 증강, 모델 단순화, 드롭아웃 같은 기법을 사용합니다.

Q 데이터 전처리에서 왜 정규화가 중요한가요?

입력 데이터의 값이 커서 학습이 불안정해지는 것을 막고, 가중치가 발산하는 것을 방지하기 위해서입니다.

오늘도 긴 글 읽어주셔서 감사합니다! 이제 딥러닝의 구조와 머신러닝과의 차이, 그리고 학습 과정까지 전체적인 흐름이 조금 더 명확해지셨나요? 😊 저도 처음 딥러닝을 접했을 땐 '이걸 어떻게 다 이해하지?' 싶었는데, 하나씩 차근차근 배우면서 금방 익숙해졌어요. 여러분도 천천히 반복해서 공부하시면 분명히 큰 도움이 되실 거예요. 혹시 궁금한 점이 있거나 더 알고 싶은 내용이 있다면 언제든 댓글로 남겨주세요. 우리 다음 글에서 또 만나요!