텐서플로와 같은 도구를 사용하는 딥러닝은 다양한 분야에서 활발하게 활용된다. 그중에서도 LSTM(Long Short Term Memory)이라는 딥러닝 중 순환 신경망의 한 부류는 자연어 처리에 활용되며, 챗봇의 핵심 기술로도 사용되고 있다.

딥러닝이 이미지에 사용된다면 앞서 살펴본 분류모형의 역할을 할 수 있다. 디지털 카메라나 스마트폰으로 촬영하거나 혹은 스캔을 통해 디지털화된(digitized) 이미지는 모두 해당 이미지를 값으로 표현할 수 있다.

그림 8-16을 살펴보자. 손으로 숫자를 쓴 MNIST의 데이터셋 중에서 1에 대한 이미지 하나를 살펴보았다. 만약 갖고 있는 디지털 카메라가 너무 기능이 안 좋아서 3×3 픽셀이라고 하자. 이때 어떤 사람이 손으로 쓴 1을 촬영한다면 그림 8-16의 오른쪽 숫자로 이뤄진 행렬을 얻을 것이다(아래 그림에서 1 대신 255로 변경). 해당 행렬의 변수 Y 혹은 대상(target)은 이제 1이라는 숫자에 대한 레이블이 되며, 변수 X는 행렬 전체가 된다.

▲ 그림 8-16 이미지 분류의 예