딥러닝과 경사하강법

1. 딥러닝 개요

딥러닝은 인공신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 하는 머신러닝의 한 분야로, 데이터를 통해 자동으로 특징을 추출하고 학습하는 기술이다. 이는 인간의 뇌 구조를 모방하여 여러 계층의 노드(뉴런)로 이루어진 인공신경망을 활용하며, 복잡한 패턴 인식과 예측 문제 해결에 뛰어난 성능을 보여준다. 딥러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식, 자율주행 등 다양한 분야에서 활용되고 있는데, 특히 이미지 인식 분야에서는 2012년 ImageNet 대회에서 알렉스넷이 기존 성능보다 약 10배 빠른 속도로 우수한 결과를 기록하며 딥러닝의 가능성을 널리 알렸다. 이후 여러 딥러닝 모델들이 등장하며, 2xxx년 기준 세계 인공지능 시장 규모는 약 200억 달러이며 연평균 성장률이 42%에 이른다. 대표적인 딥러닝 프레임워크로는 텐서플로(TensorFlow)와 파이토치(PyTorch)가 있으며, 이들은 개발자들이 손쉽게 딥러닝 모델을 설계하고 학습할 수 있도록 돕는다. 딥러닝은 방대한 양의 데이터와 강력한 계산 능력을 요구하는데, 2023년 기준 구글 딥마인드의 알파폴드2는 단백질 3차원 구조를 예측하는 데 성공하여 생명과학 분야에도 깊은 영향을…