1.3.4 딥러닝과 신경망

그렇다면 딥러닝(deep learning)은 무엇이고, 신경망과 무엇이 다를까? 딥러닝은 레이어를 여러 개 사용하는 머신 러닝 알고리즘을 말한다(심층 신경망이라고도 부른다). 단일 레이어 퍼셉트론이 가장 단순한 신경망이라면, 심층 신경망은 복잡도 관점에서 정반대에 있다.

심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)은 레이어를 거치며 점점 더 복잡한 정보를 학습한다. 예를 들어 안면 인식을 위한 심층 신경망에서 전방에 위치한 레이어들은 얼굴 테두리를 인식하는 방법을 학습하고, 그다음 레이어는 눈이나 코 부분을 인식하며, 마지막 레이어는 결국 전체 얼굴을 인식한다.

퍼셉트론은 1950년대에 제안된 알고리즘이지만, 딥러닝의 부흥은 불과 몇 년 전에 시작됐다. 딥러닝의 진보가 이처럼 느렸던 것은 데이터와 계산 능력이 부족했기 때문이다. 그러나 최근 몇 년간 딥러닝은 머신 러닝과 인공 지능에 중요한 혁신을 가져왔다. 오늘날 이미지 인식, 자율 주행, 음성 인식, 게임 등 다양한 분야에서 딥러닝을 적극 활용한다. 지난 몇 년 사이에 대체 무엇이 달라진 걸까?

최근 컴퓨터 스토리지 가격은 딥러닝에 필요한 대규모 데이터를 수집하고 저장하기에 충분할 만큼 저렴하다. 또한, 클라우드 기술 발전으로 대규모 데이터를 클라우드에 저장하고 전 세계 어디서나 저렴한 비용으로 데이터를 접근해 사용할 수 있다. 데이터 스토리지 비용뿐 아니라 데이터 자체에도 ‘민주화 바람’이 불었다. 예를 들어 이미지넷(http://www.image-net.org/)은 이미지 1,400만여 장을 담은 샘플 데이터를 딥러닝 연구자들에게 무료로 제공한다. 데이터는 이제 더 이상 소수의 사람들이 독차지하던 상품이 아니다.

또한, 딥러닝에 필요한 컴퓨터 성능도 더욱 강력하고 저렴해졌다. 오늘날 딥러닝은 그래픽 처리 장치(Graphics Processing Unit, GPU)를 주로 사용한다. 여기에도 민주화 바람이 부는데, 딥러닝 연구자에게 무료로 GPU 자원을 제공하는 웹 사이트가 많다. 예를 들어 구글 Colab은 Tesla K80 GPU를 누구나 무료로 사용할 수 있는 클라우드 서비스를 제공한다.

이처럼 누구나 딥러닝을 활용할 수 있는 시대가 왔다. 1장의 나머지 절에서는 딥러닝 개발에 사용할 파이썬 라이브러리를 소개한다.