'딥러닝(deep learning)'이란 무엇일까요?

딥러닝은 층을 여러 겹 쌓은 신경망을 기반으로 하는 머신러닝의 한 형태로, 각 층이 데이터를 조금씩 변환해 다음 층으로 넘깁니다. 이런 깊이 덕분에 신경망은 점점 더 추상적인 패턴을 배울 수 있습니다. 예를 들어 이미지 모델의 앞쪽 층은 단순한 윤곽선을 감지하고, 더 깊은 층은 그것들을 조합해 형태를, 다시 사물을, 마침내는 장면 전체를 인식합니다. 이런 접근법은 충분한 데이터와 연산 능력이 뒷받침되자 그 이전의 얕은 기법들보다 훨씬 뛰어난 성능을 보였습니다.

잠자면서 공부하는 것은 실재하긴 하지만 인지과학의 다른 개념으로, 층을 쌓은 신경망과는 관련이 없습니다. 깊이 묻힌 파일을 삭제하는 것은 평범한 컴퓨터 파일 관리 작업일 뿐, AI 모델이 데이터에서 패턴을 배우는 것과는 무관합니다.

딥러닝이 대중적으로 주목받은 결정적 순간은 심층 신경망이 이미지 인식 대회에서 기존 기법들을 압도적으로 능가하기 시작했을 때였습니다. 이 결과는 막대한 투자와 연구의 물결을 촉발했고, 그 흐름이 오늘날의 거대 언어모델과 이미지 생성 모델로 이어졌습니다.