국내 및 해외 딥러닝 관련주 알아보기
컴퓨터 세계에서 문제를 해결할 때 머신러닝으로 해결하던 것을 이제는 모두 딥러닝을 도입하기 시작했습니다. 딥러닝의 관련주와 수혜주들을 분석해서 이 글에 숨겨 담아놓았습니다. 하지만 딥러닝이 무엇인지 머신러닝이 무엇인지도 모르고 주식투자를 한다는 것은 바보 같은 짓이며 너무나도 위험한 투기입니다. 저의 개인적인 의견이지만 적어도 기술에 대해서 알고서 투자를 하는 것이 맞다고 합니다. 제 친구 녀석도 맨날 뭐가 오른다니 어쩐다니 하면서 주식을 전부 사들이더니 결국에는 고점에 물리고 지금은 그저 묻어놓고 지내는 중입니다. 먼저 딥러닝을 설명하기 전에 알아야 할 것은 머신러닝입니다. 말 그대로 기계가 학습한다고 해서 기계학습이라고도 하는 머신러닝은 사람이 특정한 데이터의 특징을 뽑아서 기계에게 먹이면 해당 특징에 맞게끔 컴퓨터가 학습되는 기술이었습니다. 그래서 암환자가 가지는 특징을 바탕으로 환자를 구분한다던지, 반도체 부품의 결함을 검사할 때도 어떤 부분에서 결함이 일어나고 있는지 자동으로 파악이 가능한 기술 등 엄청나게 많은 것들이 머신러닝을 바탕으로 지금도 구현되고 있습니다. 그러나 머신러닝의 난제는 아주 복잡한 데이터는 구분 짓지 못한다는 단점과 사람이 맨날 특징을 추출하거나 관련된 식을 세워야 한다는 것이 문제였습니다. 그래서 나온 것이 딥러닝입니다. 사실 딥러닝은 머신러닝의 일종이기 때문에 머신러닝이 없었다면 딥러닝도 없었을 것입니다. 그렇기 때문에 제가 머신러닝에 대해서 도입부에 설명을 하고 넘어가려고 했던 것입니다. 아무튼 딥러닝은 머신러닝의 네트워크 층이 한 개인 것에 더해서 수십에서 수천수만 개의 네트워크 층을 이어 붙여서 만들게 됩니다. 이러한 모습이 꼭 사람의 뇌와 흡사하다고 해서 뉴럴 네트워크라고 말하기도 합니다. 그러나 사실 인공지능이라고 해서 정말 사람의 뇌처럼 작동하는 것은 아닙니다. 완전히 다를뿐더러 아직도 멀었습니다. 현재 연구가 꾸준히 되고 있는 자율주행 자동차가 가장 많이 알고 계실 딥러닝 적용 문제인데요? 많이들 아실 겁니다. 그러나 검은 비닐봉지에 멈추거나 먼지 같은 초입자에 반응해서 급정지를 하는 등 완벽하지 않습니다. 그리고 딥러닝 또한 학습에 있어서 엔지니어가 직접 모두 학습 데이터를 만들어주어야 하기 때문에 어떻게 보면 엄청난 노동이라고 볼 수 있습니다. 즉 신호등을 교육시키려면 기계에게 신호등 이미지를 작게는 몇 만장에서 수억 장까지 학습을 시키게 됩니다. 그래야 비소로 기계가 신호등을 구분할 수 있으며 도로나 차선을 구분하고 자동으로 달리는 것이죠. 이것도 사실 100% 완벽한 것은 아닙니다. 거의 완벽해 보이는 것이겠지만 사실 감추어진 문제는 엄청 많을 수 있습니다. 여기까지 설명이 길어졌는데요? 딥러닝은 즉 머신러닝이 해결하지 못했던 이미지 분류나, 음성인식, 동작인식, 텍스트 인식해서 스팸메일 찾기 등을 아주 잘 해결한답니다. 그래서 최근 몇 년간 계속해서 떠오르고 있는 기술인 거랍니다. 그러나 아직도 갈길이 멀었습니다. 하지만 알파벳에서 주도적으로 라이브러리인 텐서 플로우를 개발해 나오며 지원하고 있으며, 여러 기업들에서 딥러닝을 적용시키는 중입니다. 여기서 알파벳은 구글의 자회사로 어찌 보면 구글이라고 생각해도 무방합니다. 그래서 딥러닝 관련주로 첫 번째로 구글이 있습니다. 구글이 거의 대장주라고 해도 아무런 탈이 없을 정도입니다. 그만큼 많은 투자를 하고 있는 것이 구글이고 앞으로도 그럴 것입니다. 구글은 데이터가 넘쳐납니다. 여러분들이 쓰고 있는 스마트폰도 모두 안드로이드폰이죠? 안드로이드도 구글의 소유입니다. 그리고 세계 최고의 검색엔진 구글도 당연히 구글의 소유죠. 그렇기 때문에 여기에서 오는 데이터들이 엄청나고 이 데이터를 활용해서 이득을 볼 수 있는 기업이 바로 구글인 것입니다. 구글 외에도 이러한 장점이 있는 기업은 페이스북, 아마존 등이 추가로 있을 수 이겠네요. 수억 명의 사용자의 얼굴 데이터베이스 그리고 위치나 사진정보를 가지고 있기 때문에 이를 활용해서 어떤 프로젝트를 진행하고 있을지 궁금합니다. 아마도 계속해서 사업 아이템을 찾기 위해서 딥러닝을 사용하고 개발하고 있을 것입니다. 국내 딥러닝 관련주는 삼성전자, 휴림 로봇, 로보스타, 이오테크닉스 등이 있으며 특히 국내에서 대장주는 삼성전자라고 할 수 있습니다. 하지만 해외 주와 비교했을 때는 비교가 되지 않을 정도이기 때문에 딥러닝 쪽으로 주식투자를 하시는 분들은 국내 기업보다는 해외의 주식을 투자하는 것을 추천드립니다. 해외 주식으로 추가로 마이크론, 마이크로소프트, 바이두, 인텔, 엔비디아 등이 있습니다. 여기서 엔비디아는 그래픽 카드를 전문적으로 만드는 기업인데요? 딥러닝 기술을 사용할 때 학습을 시키는 장치가 바로 이 그래픽카드입니다. 하드웨어 적으로 엄청나게 중요하다는 말이죠. 이 때문에 딥러닝이 뜨기 시작할 때 엔비디아의 주식이 엄청난 상승을 한 적이 있습니다. 지금도 계속해서 유지를 하고 있습니다. 그래픽 카드에 멀티 연산이 가능하게 만듦으로써 딥러닝에 엄청난 도움을 주게 되는 것이죠. 그래도 국내 주식에 관심이 있으신 분들은 추가로 말씀드리면, 가온미디어, 에이디칩스, 티피시, 이에스브이, 모비스 등이 존재합니다. 개인적인 의견일 뿐 투자의 모든 책임은 개인에게 있다는 것을 명심하시기 바랍니다. 본인의 자산이므로 신중하게 투자하시기 바랍니다. 그럼 저는 다음 글에서도 딥러닝 관련하여 고급 정보를 뿌릴 테니 많은 관심과 방문 부탁드리겠습니다. 감사합니다.