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딥러닝(Deep Learning)은 머신 러닝의 하위 분야로, 인간의 뇌 구조를 모방한 다층 신경 망(Artificial Neural Network)을 기반으로 데이터를 학습하는 기술입니다. 딥러닝은 데이터를 통해 스스로 학습하고, 복잡한 패턴과 구조를 이해하여 예측과 결정을 내릴 수 있는 강력한 도구입니다.  이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 자율 주행 자동차 등 다양한 분야에서 혁신적인 성과를 이루고 있으며, 현대 AI 기술의 핵심으로 자리 잡고 있습니다. 이번 글에서는 딥러닝의 정의, 작동 원리, 구성 요소, 특징, 응용 분야, 장점과 한계 등을 설명합니다.  딥러닝(Deep Learning)  1. 딥러닝의 정의  딥러닝은 인공 신경 망을 기반으로 데이터를 학습하고, 복잡한 문제를 해결하는 인공지능 기술입니다.  기본 개념: 딥러닝은 머신 러닝처럼 데이터를 통해 학습하지만, 더 깊은 계층 구조(다층 신경망)를 사용하여 고차원 적이고 복잡한 패턴을 이해합니다.  주요 목표: 데이터를 자동으로 처리하고, 인간의 개입 없이 유의미한 결과를 도출.  예: 이미지에서 특정 객체를 인식하거나, 텍스트를 번역.   2. 딥러닝의 주요 특징  2.1 계층적 구조  딥러닝은 여러 층(layer)으로 이루어진 신경망 구조를 사용합니다. 입력 데이터 → 은닉층(hidden layer) → 출력 결과의 흐름을 따름. 각 층은 데이터의 추상적 표현을 학습하여 점차 복잡한 패턴을 이해.  2.2 자동 특징 추출  딥러닝은 사람이 직접 설계한 특징(feature)에 의존하지 않고, 데이터를 학습하면서 필요한 특징을 자동으로 추출합니다. 예: 이미지 데이터에서 가장 중요한 엣지, 색상, 모양 등을 스스로 학습.   2.3 비선형 데이터 처리  딥러닝은 비선형 활성화 함수(예: ReLU, Sigmoid)를 사용하여 비선형적인 데이터도 처...