딥러닝이란

딥러닝은 1차적인 의미로는 인공신경망의 진화된 형태로 hidden layer가 2개 이상인 MLP를 의미한다.

하지만, 요즈음 딥러닝은 다양한 형태로 변형된 신경망을 (AE, DAE, SDA, CNN, RNN)등을 통틀어서 지칭한다

이러한 의미에서 딥러닝은 Representation Learning이라는 정의를 가지는데, 데이터의 복잡한 구조를

multiple level로 모델링을 하는 것이다. 

쉽게 말해 다양한 층(layer)을 쌓아 각 층마다 데이터의 패턴을 학습시켜 각 층마다 학습시킨 패턴을 종합하는 과정으로 

이해 할 수 있다.

딥러닝이 수년전부터 대두되는 이유는 크게 3가지의 이유가 있는데

첫번째로 기존의 인공신경망의 단점을 보완할 수 있는 알고리즘의 발전을 얘기 할 수 있고

두번째로는 학습시킬수 있는 충분한 데이터(빅데이터)

세번째로는 GPU의 등장으로 빠른 연산을 가능하게 한것을 들 수 있다.

앞으로 서술할 부분은 알고리즘의 발전에 대해서 자세히 서술할 것이다.