1.3 딥러닝이란
딥러닝은 인간의 신경망 원리를 모방한 심층 신경망 이론을 기반으로 고안된 머신 러닝 방법의 일종입니다. 즉, 딥러닝이 머신 러닝과 다른 큰 차이점은 인간의 뇌를 기초로 하여 설계했다는 것입니다.
인간의 뇌가 엄청난 수의 뉴런(neuron)과 시냅스(synapse)로 구성되어 있는 것에 착안하여 컴퓨터에 뉴런과 시냅스 개념을 적용했습니다. 각각의 뉴런은 복잡하게 연결된 수많은 뉴런을 병렬 연산하여 기존에 컴퓨터가 수행하지 못했던 음성 . 영상 인식 등 처리를 가능하게 합니다.
▲ 그림 1-10 인간의 신경망 원리를 모방한 심층 신경망
• 수상돌기: 주변이나 다른 뉴런에서 자극을 받아들이고, 이 자극들을 전기적 신호 형태로 세포체와 축삭돌기로 보내는 역할을 합니다.
• 시냅스: 신경 세포들이 이루는 연결 부위로, 한 뉴런의 축삭돌기와 다음 뉴런의 수상돌기가 만나는 부분입니다.
• 축삭돌기: 다른 뉴런(수상돌기)에 신호를 전달하는 기능을 하는 뉴런의 한 부분입니다. 뉴런에서 뻗어 있는 돌기 중 가장 길며, 한 개만 있습니다.
• 축삭말단: 전달된 전기 신호를 받아 신경 전달 물질을 시냅스 틈새로 방출합니다.