더 많은 계층, 더 높은 추상화. 딥러닝은 여러 개의 은닉 계층을 가진 신경망을 사용하여 원시 데이터로부터 직접 표현을 학습합니다. 사용자가 직접 특징을 추출하는 대신, 네트워크가 특징을 발견하도록 합니다.

심층 합성곱 신경망이 주요 이미지 인식 대회에서 압도적인 차이로 우승한 2012년 이후 이 접근 방식은 폭발적인 인기를 얻었습니다. 더 빠른 GPU, 더 큰 데이터 세트, 그리고 향상된 훈련 기술이 이러한 결과를 가져왔습니다.

딥러닝이 탁월한 분야

• 이미지 및 비디오 인식
• 음성 및 언어 처리
• 생성 모델링
• 게임 플레이 및 조작
• 추천 시스템

마법이 아닙니다. 심층 분석 모델은 대규모 데이터셋, 상당한 컴퓨팅 자원, 그리고 세심한 튜닝을 필요로 합니다. 또한 해석이 어렵다는 점도 문제인데, 이는 의학이나 금융과 같은 규제가 엄격한 분야에서 특히 중요합니다. 기술 발전은 계속되고 있지만, 현실적인 제약 조건들도 여전히 존재합니다.