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따라서 빅데이터 기술의 발달 없이 딥러닝은 가능하지 않다. 기존의 컴퓨터는 Oracle, MySQL, DB2 등 데이터베이스 관리 도구에 적합하도록 가공된 정형적 데이터만을 활용할 수 있었다(Mayer-Schönberger & Cukier, 2013). 반면 빅데이터는 정형적 데이터뿐만 아니라 텍스트, 이미지, 오디오 등 비정형적 데이터를 포괄한다(안창원·황승구, 2012). 따라서 의도를 가지고 가공하고 관리하는 정형적 데이터에 비해 그 양이 상상을 초월한다. 앞의 예에서와 같이 암 발생률을 예측한다고 할 때 기존의 데이터 분석에는 개인의 병원 기록(정형적 데이터)만이 고려되었다면, 인공지능은 이들의 생활습관, 친구관계, 목소리 등 가능한 모든 종류의 데이터(비정형적 데이터)를 바탕으로 높은 정확도의 예측 결과를 제시할 것이다(김동완, 2013).
빅데이터는 기존의 컴퓨터가 활용할 수 있는 정형적 데이터와 함께 비정형적 데이터까지 포함하여 양이 매우 방대하며, 빅데이터 기술이 발달해야 딥러닝을 할 수 있다. 