4차 산업혁명 해외 정책 자료집
최근, 기계 학습에서 나타난 가장 인상적인 결과로는 딥 네트워크 러닝이라는 딥 러닝이 있다. 딥 러닝은 인간의 두뇌에서 영감을 받은 구조를 사용하며 유닛 집합으로 이뤄져 있다 (또는 "뉴런"). 각 유닛은 출력값 생성을 위한 입력값 집합을 결합하며 그 후 다른 뉴런으로 전달한다. 예를 들어, 이미지 인식 분야의 경우, 첫 번째 유닛 레이어는 이미지의 원시 데이터를 결합하여 이미지 내 단순한 패턴을 확인할 수 있다; 두 번째 레이어는 첫 번째 레이어의 결과를 종합하여 패턴 내 패턴을 인식할 수 있다; 세 번째 레이어는 두 번째 레이어의 결과를 결합하는 방식 등으로 처리할 수 있다. 딥 러닝(deep learning) 네트워크는 일반적으로 여러 레이어(때때로 100개 이상)를 사용하며, 각 레이어에서 많은 수의 유닛을 사용하여 극도로 복잡하고 정밀한 패턴 데이터를 인식할 수 있다.
유닛 집합으로 이뤄져 있으며 사람의 두뇌에서 착안을 한 구조를 사용하는 것은 뭐지