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이전 글에서는 딥러닝의 기본 개념에 대하여 알아보았다. 사람의 신경망에서 사용되는 정보 처리의 과정을 모방하여 기계가 학습을 빠르게 할 수 있도록 구현한 기술을 딥러닝이라고 정의하였다. 이러한 딥러닝이 어떻게 구현되는지 조금 더 자세히 살펴 보겠다. 딥러닝을 보다 보면 가장 먼저 퍼셉트론(Perceptron)에 대해서 듣게 될 것이다. 퍼셉트론(Perceptron)이란 인식(Perception)과 뉴런(Neuron)을 합한 용어이다. 인공신경망의 가장 초기 알고리즘으로 입력층, 중간층, 출력층으로 나누어진 학습 알고리즘의 하나이다. 각 입력 정보에 대해서 가중치 팩터(w)가 곱해지고 바이어스 팩터(b)를 이용하여 더하는 과정을 통해서 원하는 답을 출력으로 도출할 수 있도록 구현된 알고리즘이 바로 퍼셉트론..

딥러닝에 대한 얘기를 하면 2016년 알파고와 이세돌의 바둑 대결을 생각하는 사람들이 많을 것이다. 사람과 컴퓨터의 바둑 대결을 보면서 많은 사람들이 놀랐다. 바둑은 경우의 수가 아주 다양하고 예측하지 못하는 상황도 많아서 컴퓨터가 인간을 이길 수 없을 것이라고 많은 사람들이 생각했는데, 그와 반대의 결과가 나왔기 때문이다. 이미 체스는 훨씬 전에 사람이 컴퓨터를 이길 수 없다는 것이 판명이 났지만, 바둑은 체스보다 훨씬 더 많은 변수가 존재하기 때문에 사람이 컴퓨터에게 진 것은 더욱더 놀라운 일이었다. 그렇다면 알파고는 어떻게 지구상에서 가장 바둑을 잘 두는 사람중 한 명인 이세돌을 이길 수 있었을까? 그것은 바로 "딥러닝(Deep Learning)"이라는 기술 덕분이다. 프로 바둑 기사들은 평소에 바..