딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 하위 분야로, 다층 인공신경망(Deep Neural Networks)을 사용해 데이터를 학습하는 기술입니다. 여러 층을 거쳐 특징을 계층적으로 추출하면서 패턴을 인식하고 예측하는 데 특화되어 있습니다.
이미지 인식, 자연어 처리, 자율주행 등 복잡한 작업을 자동으로 처리할 수 있는 강력한 접근 방식입니다.

주요 특징:

• 계층적 아키텍처(Layered Architecture)
입력층, 여러 개의 은닉층, 출력층으로 구성된 신경망에서, 각 층은 데이터를 처리하고 점점 더 추상적인 특징을 추출합니다.

• 자동 특징 추출(Automatic Feature Extraction)
전통적 머신러닝과 달리 사람이 특징을 직접 설계하지 않아도, 모델이 원시 데이터로부터 특징을 자동으로 학습합니다.

• 대량의 데이터와 연산 요구(Large Data and Computational Needs)
높은 성능을 위해 많은 양의 라벨링된 데이터와 강력한 연산 자원이 필요합니다.

활용 분야: 

• 컴퓨터 비전(Computer Vision): 이미지 및 비디오 인식, 객체 탐지, 얼굴 인식

• 자연어 처리(NLP): 언어 번역, 텍스트 요약, 감정 분석

• 자율 시스템(Autonomous Systems): 자율주행 자동차, 로봇

• 헬스케어(Healthcare): 의료 영상 분석, 질병 진단

중요성

딥러닝은 기존 AI로는 풀기 어려웠던 문제를 해결하며 AI 분야의 혁신을 주도하고 있습니다.
복잡하고 비선형적인 관계를 모델링할 수 있는 능력 덕분에, 오늘날의 AI 연구와 상용 기술에서 핵심적인 역할을 차지하고 있습니다.