개요 딥러닝은 ML의 한 종류로 인간 뇌의 신경망 구조를 모방한다. 선형회귀, 랜덤포레스트로 처리하기 어려운 이미지, 텍스트, 시계열 데이터에 강하다. CNN, RNN, Transformer는 모두 딥러닝의 하위 구조로, 처리하는 데이터 특성에 따라 구분된다. ChatGPT, RAG, Agent 전부 이 구조 위에서 동작한다. WHY — 기존 ML로 안 되는 경우 랜덤포레스트는 표 형태의 정형 데이터에 강하다. 하지만 네트워크 로그 전체 흐름에서 패턴을 찾거나, 장애 원인을 자연어로 설명하거나, 시계열 트래픽의 장기 패턴을 학습하려면 다른 구조가 필요하다. 딥러닝은 이런 비정형 데이터와 복잡한 순서 정보를 처리하기 위해 등장했다. HOW — 딥러닝 기초: 신경망 구조 ..