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딥러닝마트에 오신 걸 환영합니다! 딥러닝의 ‘딥’자도 모르는 ‘딥알못’이시라고요? 걱정마세요. 매장을 둘러보기 전에 딥러닝마트 문화센터에서 딥러닝을 가르쳐드립니다. ‘함수’에 대한 수학 지식만 있으면 누구나 딥러닝을 이해할 수 있습니다!

▲ PDF에서 고화질로 확인할 수 있습니다.
 

딥러닝이 함수라고?

입력 정보인 x는 사진이고, 출력값인 y는 어떤 동물인지를 알려주는 결과라고 할 수 있어요. 어디서 많이 본 구조 아닌가요? 맞습니다. 바로 ‘함수’입니다. 딥러닝은 크게 보면 미지수 x를 입력하면 계산을 거쳐 결과인 y값을 출력하는 함수라고 할 수 있습니다.

딥러닝은 사람의 뇌가 작동하는 방식에서 착안한 기계학습 알고리듬이에요. 사람의 뇌는 뉴런이라고 부르는 뇌세포의 연결망을 통해 정보를 처리하는데, 딥러닝은 이 신경망을 함수라는 수학적인 방법으로 구현한 것입니다.

딥러닝의 실체는 복잡한 합성함수

입력값과 출력값 사이에 보이는 복잡한 연결망이 뭔지 궁금하다고요? 사람의 뇌가 뇌세포의 복잡한 연결망으로 이뤄진 것처럼 딥러닝이라는 함수도 단순한 함수가 아닙니다. 많은 함수로 연결된 일종의 ‘합성함수’라고 할 수 있죠.

y=ax+b라는 함수와 z=cy+d라는 함수가 있다고 가정할게요. 두 함수는 개별적인 함수지만 x(정의역)에 대한 함수의 결과(치역)인 y는 다시 z라는 결괏값(치역)을 가지는 함수의 입력값(정의역)이기도 합니다. 따라서 이 두 함수는 z=c(ax+b)+d라는 하나의 함수로 나타낼 수 있습니다. 이런 함수를 합성함수라고 부르죠. 딥러닝의 신경망 함수도 이처럼 함수의 계산 결과가 다음 함수의 정의역으로 쓰이는 합성함수입니다. 사진을 보고 어떤 동물인지 판단하는 딥러닝은 저마다 다른 계산을 하는 수많은 함수가 합성된 형태의 복잡한 인공신경망으로 이뤄진 것이죠.

‘데이터 학습’은 함수의 계수를 구하는 과정

딥러닝 알고리듬은 ‘데이터 학습’이라는 과정을 거쳐야 자동으로 정보를 처리할 수 있습니다.

y=ax+b라는 함수를 풀기 위해서는 a와 b가 정해져야 하는데, 학습을 통해 최적의 값을 정하죠. 예를 들어 2016년 프로 바둑기사 이세돌 9단과 대결해서 승리한 딥러닝인 알파고는 프로 바둑기사들이 대국을 펼친 기보 16만 장을 학습했습니다. 이를 통해 수많은 변수와 결괏값을 학습하면서 복잡한 합성함수의 계수를 최적의 값으로 정할 수 있었죠.

딥러닝TMI 이건 꼭 알아야 해!

딥러닝은 머신러닝이라고도 부르는 기계학습 기술의 일종입니다. 기계학습은 컴퓨터가 데이터를 학습해서 예측과 분류 등 목표로 한 작업을 자동으로 수행하게 하는 기술을 말합니다. 기계학습에는 다양한 알고리듬이 있는데, 딥러닝은 인공신경망으로 정보를 학습하고 결과를 출력하는 알고리듬이죠. 흔히 말하는 인공지능은 이런 기계학습 기술을 기반으로 작동하는 시스템을 말합니다.