딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Network)을 이용하여 다층으로 구성된 신경망을 학습시켜 패턴을 인식하고 의사결정을 내리는 기술이다.
딥러닝의 핵심은 인공신경망이다. 인공신경망은 뇌의 신경망을 모방하여 만들어진 기술로, 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer) 등으로 구성되어 있다.
딥러닝의 학습은 대량의 데이터를 이용한다. 입력 데이터는 인공신경망의 입력층으로 들어가게 되며, 은닉층을 거쳐 출력층으로 나오게 된다. 이때, 출력층의 결과와 실제 정답을 비교하여 오차를 계산하고, 이를 다시 입력층까지 거슬러 올라가면서 오차를 최소화하는 방향으로 가중치(Weight)와 편향(Bias) 값을 조정한다. 이러한 과정을 반복하여 모델을 학습시키는 것이다.
딥러닝은 이미지, 음성, 자연어 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 예를 들어, 이미지 분류 문제에서는 딥러닝 모델을 이용하여 사물 인식, 얼굴 인식 등의 문제를 해결할 수 있다. 음성 인식 분야에서는 음성 데이터를 딥러닝 모델에 입력하여 음성 인식을 수행할 수 있다. 또한, 자연어 처리 분야에서는 딥러닝 모델을 이용하여 자동 번역, 텍스트 분류, 감성 분석 등의 문제를 해결할 수 있다.
