AI / 데이터

딥러닝(Deep Learning)

딥러닝(Deep Learning)은 여러 층으로 쌓은 인공 신경망(Neural Network)을 이용해 복잡한 패턴을 학습하는 머신러닝 방식입니다.

쉬운 설명

여러 층의 인공 신경망으로 이미지, 음성, 언어 패턴을 학습하는 머신러닝 방식.

배경과 쓰임까지 이해하기

조금 더 자세히

딥러닝(Deep Learning)은 여러 층으로 쌓은 인공 신경망(Neural Network)을 이용해 복잡한 패턴을 학습하는 머신러닝 방식입니다.

이미지 인식, 음성 인식, 번역, TTS, STT, LLM 같은 현대 AI 기능을 설명할 때 자주 등장합니다.

머신러닝이 더 넓은 범주이고, 딥러닝은 큰 데이터와 신경망 구조를 활용하는 대표적인 하위 분야입니다.

실제로는 이렇게 만나요

딥러닝(Deep Learning)은(는) 실제 작업 흐름에서 Machine Learning, Neural Network, LLM 같은 개념과 함께 등장합니다.

  • 이런 거 할 때 나와요 이미지 인식, 음성 인식, 번역, TTS, STT, LLM 같은 현대 AI 기능을 설명할 때 자주 등장합니다.
  • 이렇게 생겼어요 딥러닝(Deep Learning)은(는) Machine Learning, Neural Network, LLM 같은 주변 개념과 함께 문서, 설정 화면, 오류 메시지에서 자주 보입니다.
  • 나오는 화면 예시 AI / 데이터 작업을 하다가 Machine Learning, Neural Network, LLM를 확인하는 화면

헷갈리기 쉬운 점

머신러닝이 더 넓은 범주이고, 딥러닝은 큰 데이터와 신경망 구조를 활용하는 대표적인 하위 분야입니다.

왜 알아두면 좋을까요?

이미지 인식, 음성 인식, 번역, TTS, STT, LLM 같은 현대 AI 기능을 설명할 때 자주 등장합니다.

Checklist

실제로 볼 때 확인할 것

  1. 01

    정의보다 쓰이는 상황을 먼저 본다

  2. 02

    관련 개념을 함께 확인한다

  3. 03

    실제 프로젝트에서 등장한 위치를 기록한다

관계 지도