딥러닝 뜻

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AI와 머신러닝 이야기를 하다 보면
빠지지 않고 등장하는 단어가 있다.

바로 딥러닝이다.

비슷해 보이지만 머신러닝과는 차이가 있다.

 

📌 딥러닝 뜻은 무엇일까?

딥러닝(Deep Learning)은
인공 신경망을 여러 겹으로 쌓아 데이터를 학습하는 기술을 뜻한다.

 

‘딥(Deep)’은 ‘깊다’는 의미로,
신경망 구조가 깊게 여러 층으로 구성된다는 뜻이다.

🧠 쉽게 이해하면

사람의 뇌에는 수많은 신경세포가 연결되어 있다.

 

딥러닝은 이 구조를 본떠
컴퓨터가 스스로 학습하도록 만든 방식이다.

 

예를 들어,

• 고양이 사진을 많이 보여주면
• 귀, 눈, 수염 등의 특징을 스스로 학습하고
• 새로운 사진에서도 고양이를 구분해낸다.

 

이처럼 복잡한 패턴을 자동으로 학습하는 것이 특징이다.

 

 

🤖 머신러닝과의 차이

머신러닝은 사람이 특징을 일부 정해주기도 한다.

 

반면 딥러닝은
특징 추출까지 자동으로 학습한다.

 

즉,
머신러닝의 한 분야가 딥러닝이다.

 

 

🚀 딥러닝 활용 분야

• 음성 인식
• 얼굴 인식
• 자율주행 자동차
• 의료 영상 분석
• 생성형 AI (이미지·텍스트 생성)

 

최근 AI 발전의 핵심 기술이다.

 

 

⚠️ 특징과 한계

장점
• 높은 정확도
• 복잡한 데이터 처리 가능

 

한계
• 많은 데이터 필요
• 높은 연산 능력 요구
• 학습 과정이 블랙박스처럼 보일 수 있음

 

 

 

📝 딥러닝 한 줄 정리

딥러닝을 한 문장으로 정리하면 다음과 같다.

“인공 신경망을 이용해 컴퓨터가 깊이 있게 학습하는 기술”

 

AI 발전을 이끈
핵심 기술 중 하나다.

 

 

 

머신러닝??

 

 

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