머신러닝을 더 깊게, 딥러닝이란?

인공지능이 모든 산업 분야의 기반 기술이 되면서 딥러닝(deep learning)이라는 용어가 자주 등장하고 있습니다.

딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 딥러닝은 신경망이 더 깊고 복잡하게 연결된 형태로 발전한 것을 말합니다.

딥러닝은 심층 신경망(Deep Neural Network)이라는 구조를 기반으로 합니다.

기존 신경망은 보통 1~2개 정도의 층(layer)을 갖고 있었지만, 딥러닝은 수십, 수백 개 이상의 층으로 구성되어 데이터를 더 깊고 정밀하게 분석합니다.

각 층은 입력된 정보를 점점 추상적이고 복잡한 특징으로 변환하여, 최종적으로 정확한 결과를 도출합니다.

예를 들어 이미지를 인식할 때 첫 번째 층은 선이나 색상 같은 이미지의 간단한 특징을 파악하고, 두 번째 층은 모서리나 패턴 같은 조금 더 복잡한 특징을 찾아냅니다.

이보다 더 깊은 층에서는 사람의 얼굴이나 특정 물체와 같은 고차원의 정보를 식별하게 됩니다.

이렇게 층이 깊어진 구조 덕분에, 딥러닝 모델은 매우 복잡한 데이터에서 미세한 특징과 추상적인 개념을 학습하고, 이를 바탕으로 더 고차원적인 판단을 내릴 수 있게 되었습니다.

딥러닝을 위해서는 많은 양의 데이터와 높은 성능의 하드웨어가 필수입니다.

여기서 말하는 많은 양의 데이터란, 이미지 인식 분야의 경우 최소 수만 장에서 수백만 장의 이미지 데이터를 의미합니다.

예를 들어 이미지 분류 작업에 주로 사용되는 ImageNet 데이터셋은 약 1,400만 장의 이미지를 포함합니다.

높은 성능의 하드웨어는 주로 GPU(그래픽카드)를 활용한 강력한 컴퓨팅 성능을 의미합니다.

실제로 유명한 자연어 처리 모델인 GPT-3의 경우, 학습 당시 NVIDIA의 Tesla V100 GPU를 약 1만 개 병렬로 사용했고, 당시 이를 갖춘 슈퍼컴퓨터는 가격으로 환산하면 약 50억 원 이상의 비용이 소요되었습니다.

최근 등장한 GPT-4.5와 같은 초대형 모델들은 NVIDIA의 최신 GPU 수천 대를 병렬로 사용한 것으로 알려졌으며, 하드웨어 비용만 수백억 원에 달하는 것으로 추정됩니다.

그러나 최근 구글의 텐서플로우(TensorFlow)나 메타의 파이토치(PyTorch) 같은 오픈소스 라이브러리를 활용하면, 개인이 소유한 일반적인 GPU 환경에서도 충분히 의미 있는 딥러닝 모델을 구축할 수 있습니다.

이러한 라이브러리 덕분에 고성능 장비 없이도 일정 수준의 딥러닝을 누구나 쉽게 접할 수 있게 되었습니다.

다음 수업에서는 머신러닝과 딥러닝의 차이점을 간단히 정리해보겠습니다.