딥러닝
Deep learning
다른 표기: 심층학습
여러 층으로 쌓은 인공 신경망으로 학습하는 머신러닝의 한 갈래.
층을 깊게 쌓으면 앞쪽 층은 선과 모서리 같은 단순한 특징을, 뒤쪽 층은 얼굴이나 사물처럼 복잡한 특징을 잡아냅니다. 사람이 특징을 일일이 정해 주지 않아도 된다는 점이 이전 방식과 다릅니다.
2012년 이미지 인식 대회에서 딥러닝 모델이 큰 차이로 1위를 하면서 흐름이 바뀌었습니다(Krizhevsky 외, 2012). 이후 음성, 번역, 생성까지 같은 방식이 퍼졌습니다.
대신 데이터와 계산이 많이 듭니다. 그래서 큰 모델을 처음부터 만들기보다, 이미 학습된 모델을 가져와 우리 데이터에 맞추는 방식이 흔합니다.
- 층이 깊다는 말특징을 단계적으로 추상화한다는 뜻입니다.
- 현실적인 선택처음부터 학습하기보다 파인튜닝이나 제로샷을 먼저 봅니다.