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◇반복 학습을 통해 정확도 높이는 '딥러닝'

딥러닝은 말 그대로 '깊이(deep) 있게 공부(learning)하는' 기술이다. 사물이나 데이터를 스스로 학습하고 분류해 새로운 데이터를 판단하고 예측하는 것이다.

인간의 학습 형태를 떠올려보면 이해하기 쉽다. 예를 들어 눈앞에 생전 처음 보는 강아지가 나타났다고 가정해보자. 사람들은 기존에 알던 수많은 강아지의 모습 속에서 일정한 패턴을 파악해 그것 역시 강아지임을 구분한다. 인간의 이 같은 학습 시스템을 기계에 옮겨 놓은 것이 바로 딥러닝이다.

겉보기엔 단순해 보이지만 사람들이 눈앞의 강아지를 구분하기까지의 과정은 생각보다 복잡한 단계를 거친다. 전체적인 형태를 보고 바로 판단하는 게 아니라 스무고개를 풀 듯 눈, 코, 입, 피부 등을 따로 판단해 강아지라는 것을 유추해낸다. 딥러닝 역시 이러한 알고리즘(분류 체계)을 기본적으로 만들어 놓고, 방대한 데이터를 문제집 풀 듯 반복 학습해 정확도를 높인다.

집안의 여러 기기를 연결하는 스마트홈은 대부분 '음성인식'으로 움직인다. 음성인식의 정확도를 높이는 것도 딥러닝이다. 언어와 음색 등 여러 조건의 데이터를 계속 학습하면서 사람과 자연스러운 의사소통이 가능해진다. 따라서 스마트홈 제품은 사용자가 말을 많이 걸수록 똑똑해진다.

이순석 한국전자통신연구원(ETRI) 커뮤니케이션전략부장은 "전기만 공급하면 지치지 않고 계속해서 학습하는 딥러닝이 우리의 생활을 상상할 수 없을 정도로 바꿔놓을 것"이라고 말했다.