딥러닝이란 무엇입니까?

딥러닝이란 무엇인가요?

딥 러닝은 심층 신경망(DNN)으로 알려진 여러 계층의 신경망을 사용하는 기계 학습(ML)의 하위 집합입니다. 이러한 네트워크는 특징 탐지기 역할을 하는 뉴런 또는 노드라고 하는 수많은 상호 연결된 단위로 구성됩니다. 각 신경망에는 데이터를 수신하는 입력 레이어, 예측을 생성하는 출력 레이어, 데이터를 처리하고 의미 있는 패턴을 추출하는 여러 숨겨진 레이어가 있습니다.

예를 들어 초기 레이어는 이미지 인식 네트워크의 가장자리나 모서리와 같은 단순한 특징을 감지할 수 있지만, 더 깊은 레이어는 얼굴이나 객체와 같은 더 복잡한 구조를 인식할 수 있습니다. 언어 처리 네트워크에서 초기 레이어는 개별 문자나 소리와 같은 기본 요소를 식별할 수 있으며, 더 깊은 레이어는 문법, 맥락 또는 문장에 표현된 감정까지 이해할 수 있습니다.

초기 신경망에는 숨겨진 레이어가 몇 개밖에 없었지만 심층 신경망에는 많거나 때로는 100개가 넘습니다. 여러 개의 숨겨진 레이어를 추가하면 네트워크가 훈련 데이터 이상으로 일반화되는 복잡한 패턴을 더 유연하게 학습할 수 있게 됩니다. 결과적으로 대부분의 최신 신경망은 심층 신경망입니다.

딥 러닝과 머신 러닝

딥러닝과 머신러닝은 함께 언급되는 경우가 많지만 본질적인 차이점이 있습니다. 간단히 말해서 딥러닝은 머신러닝의 한 종류입니다. 머신러닝 모델은 데이터의 패턴을 학습하여 예측하는 인공지능(AI)의 한 형태입니다.

선형 회귀, 랜덤 포레스트, k-최근접 이웃, 지원 벡터 머신과 같은 기계 학습 모델은 매우 간단하며 인간이 정의한 기능에 의존합니다. 예를 들어 인간은 주택 가격을 예측하기 위해 면적, 침실 수, 동네 특성과 같은 특성을 제공합니다. 기계 학습 모델은 예측을 위해 이러한 기능의 중요성을 미세 조정하지만 정확도는 제공된 기능의 품질에 따라 달라집니다.

반면 딥러닝 모델에는 사전 정의된 기능이 필요하지 않습니다. 훈련 중에 임의의 값으로 시작하여 시간이 지남에 따라 개선되는 기능을 독립적으로 학습합니다. 이를 통해 인간이 놓칠 수 있는 중요한 패턴을 찾아 더 나은 예측을 할 수 있습니다. 또한 단순한 기계 학습 모델보다 더 많은 기능을 처리할 수 있으며 일반적으로 이미지 및 텍스트와 같은 원시 데이터를 처리하는 데 훨씬 더 좋습니다.

딥 러닝 모델은 강력하지만 때로는 단순한 모델이 더 나을 수도 있습니다. 딥 러닝에는 대규모 데이터 세트가 필요하며 내부 작동 방식을 이해하기 어려울 수 있습니다. 데이터가 적거나 모델이 예측하는 방식을 설명해야 하는 경우에는 더 간단한 기계 학습 모델이 더 적합할 수 있습니다.

딥러닝의 작동 원리

딥 러닝은 심층 신경망을 사용하여 여러 계층을 통해 데이터를 처리 및 분석하여 정교한 예측을 생성합니다.

1 입력 레이어

이 프로세스는 뉴런이 기본 정보를 감지하는 입력 계층에서 시작됩니다. 예를 들어, 언어 모델에서 뉴런은o또는t와 같은 개별 문자를 인식할 수 있습니다.

2 개의 히든 레이어

다음으로 숨겨진 레이어가 작동합니다. 입력 레이어에서 활성화된 뉴런은 첫 번째 은닉 레이어의 뉴런을 자극하여on과 같은 문자 조합과 같은 더 복잡한 특징을 감지합니다. 신호가 추가 숨겨진 레이어를 통해 이동함에 따라 네트워크는 점점 더 추상적인 특징을 식별합니다. 뉴런 사이의 연결 가중치에 따라 이러한 활성화의 강도가 결정됩니다.

3 추상적인 특징 탐지

네트워크는 더 깊은 숨겨진 레이어에서 더 추상적인 특징을 감지합니다. 이 기능을 통해 심층 신경망은 텍스트 작성이나 이미지의 개체 인식과 같은 추상적인 추론이 필요한 정교한 작업을 처리할 수 있습니다.

4 출력 레이어

마지막으로 네트워크는 출력 계층에서 예측을 생성합니다. 이 계층의 각 뉴런은 가능한 결과를 나타냅니다. 예를 들어, "옛날 옛적에 ___"라는 문구를 완성할 때 하나의 뉴런은시간, 또 다른꿈, 세 번째매트리스를나타낼 수 있습니다. 네트워크는 각 결과의 확률을 추정하고 가장 가능성이 높은 결과를 선택합니다. 일부 네트워크, 특히 언어 모델은 대부분의 경우 가장 가능성 있는 답변을 선택하여 가변성을 도입하여 다양하고 자연스러운 출력을 보장합니다.

심층 신경망은 여러 계층을 통해 입력을 처리하여 복잡한 패턴과 특징을 학습하므로 이미지 인식 및 자연어 처리(NLP)와 같은 작업을 위한 강력한 도구가 됩니다.

딥러닝 네트워크의 유형

딥 러닝에는 각각 특정 작업을 처리하도록 설계된 다양한 유형의 신경망이 포함됩니다. 이러한 다양한 아키텍처를 이해하는 것은 해당 기능을 효과적으로 활용하는 데 중요합니다.

FNN(피드포워드 신경망)

피드포워드 신경망 또는 "바닐라" 신경망은 입력에서 출력까지 한 방향으로 정보를 처리합니다. 신용 카드 사기 감지 또는 대출 사전 승인과 같은 간단한 예측 작업에 이상적입니다. 훈련은 역전파를 통해 이루어지며, 예측 오류를 기반으로 모델을 조정합니다.

순환 신경망(RNN)

순환 신경망은 언어 번역과 같이 동적 업데이트가 필요한 작업에 적합합니다. BPTT(시간을 통한 역전파)를 사용하여 입력 시퀀스를 설명하므로 순차적 데이터의 컨텍스트와 관계를 이해하는 데 효과적입니다.

장단기 기억(LSTM)

장기 단기 기억 네트워크는 중요한 세부 정보를 유지하면서 관련 없는 정보를 선택적으로 잊어버리는 방식으로 순환 신경 네트워크를 개선하여 장기적인 맥락 유지가 필요한 작업에 실용적입니다. 장단기 기억 네트워크는 Google 번역의 기능을 향상시켰지만 선형 처리로 인해 대규모 데이터 세트에서는 속도가 느려질 수 있습니다.

CNN(컨벌루션 신경망)

컨벌루션 신경망은 이미지를 스캔하여 가장자리 및 모양과 같은 시각적 특징을 찾아 이미지 인식에 탁월합니다. 공간 정보를 보존하고 이미지 내 위치에 관계없이 개체를 인식할 수 있어 많은 이미지 기반 응용 프로그램에 대한 최첨단 기능을 제공합니다.

생성적 적대 네트워크(GAN)

생성적 적대 네트워크는 생성자와 판별자가 경쟁하는 것으로 구성됩니다. 생성자는 가짜 데이터를 생성하고, 판별자는 이를 가짜로 식별하려고 시도합니다. 두 네트워크 모두 역전파를 통해 개선됩니다. 생성적 적대 신경망은 사실적인 데이터를 생성하는 데 탁월하며 이미지 인식에 유용합니다.

트랜스포머와 관심

Transformer는 특히 자연어 처리 분야에서 딥 러닝의 획기적인 발전을 의미합니다. 그들은 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 입력 요소의 중요성을 평가합니다. 이전 모델과 달리 변환기는 데이터를 병렬로 처리하므로 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있습니다. Self Attention을 통해 변환기는 입력의 모든 요소 간의 관계를 고려할 수 있으므로 텍스트 생성 및 번역과 같은 작업에 매우 효과적입니다.

딥러닝의 응용

딥 러닝 모델은 한때 기계로는 해결이 불가능해 보였던 문제를 포함하여 많은 실제 문제에 적용되었습니다.

자율주행자동차

자율 주행 차량은 딥 러닝 모델을 사용하여 교통 신호와 표지판, 주변 차량, 보행자를 인식합니다. 이러한 차량은 센서 융합을 사용하여 라이더, 레이더 및 카메라의 데이터를 결합하여 환경에 대한 포괄적인 시각을 생성합니다. 딥 러닝 알고리즘은 이 데이터를 실시간으로 처리하여 운전 결정을 내립니다. 예를 들어 Tesla의 Autopilot 시스템은 신경망을 사용하여 주변을 해석하고 그에 따라 탐색하여 안전성과 효율성을 향상시킵니다.

대규모 언어 모델(LLM) 및 챗봇

딥 러닝 모델은 ChatGPT 및 Gemini와 같은 인간과 유사한 챗봇과 Copilot과 같은 코드 작성 도구의 핵심입니다. 대규모 언어 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 매우 정확한 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. 이러한 모델은 일관된 대화에 참여하고, 질문에 답하고, 에세이를 작성하고, 자연어 설명을 기반으로 코드 조각을 생성하여 프로그래밍을 지원할 수도 있습니다. 예를 들어 OpenAI의 GPT-4는 코드를 작성하고, 이메일 초안을 작성하고, 다양한 주제에 대한 자세한 설명을 제공할 수 있습니다.

글쓰기 지원

글쓰기 도구는 딥 러닝 모델을 활용하여 더 나은 글쓰기를 돕습니다. 이러한 도구는 전체 문장과 단락을 분석하여 문법, 구두점, 스타일 및 명확성에 대한 제안을 제공합니다. 예를 들어 Grammarly는 고급 자연어 처리 기술을 사용하여 글의 맥락을 이해하고 맞춤 추천을 제공합니다. 어조를 감지하고, 동의어를 제안하고, 글을 구조화하여 가독성과 참여도를 높이는 데도 도움이 됩니다.

이미지 생성

DALL-E와 같은 딥 러닝 모델은 최근 텍스트 프롬프트를 기반으로 새로운 이미지를 생성하거나 스타일 전송을 수행하여 세 번째 이미지의 스타일을 사용하여 기존 이미지의 새 버전을 생성하는 데 큰 진전을 이루었습니다. 예를 들어, 자신의 사진과 그림에 대한 참조를 입력하여 빈센트 반 고흐의별이 빛나는 밤(1889) 스타일의 프로필 사진을 만들 수 있습니다. 이러한 모델은 컨볼루셔널 신경망과 생성적 적대 신경망의 조합을 사용하여 매우 현실적이고 창의적인 이미지를 생성합니다.

추천 시스템

음악 앱이 새로운 아티스트를 찾는 데 어떻게 도움이 되나요? 딥 러닝 모델은 이전 청취 기록을 사용하여 선호도의 패턴을 학습한 다음 좋아했던 노래와 유사한 새 노래를 예측합니다. 이러한 추천 시스템은 청취 습관, 검색어, 좋아요 및 건너뛰기와 같은 사용자 상호 작용을 포함한 방대한 양의 사용자 데이터를 분석합니다. Spotify 및 Netflix와 같은 서비스는 이러한 모델을 사용하여 개인화된 콘텐츠를 제공함으로써 사용자 경험을 더욱 매력적이고 개인 취향에 맞게 맞춤화합니다.

의료 진단

일부 언어 처리 모델은 테스트 결과, 설문 조사 응답, 의사 방문 기록, 병력 등 환자 기록의 정보를 분석하고 환자 증상의 가능한 원인을 표면화할 수 있습니다. 예를 들어 IBM의 Watson Health는 자연어 처리를 사용하여 구조화되지 않은 의료 기록에서 관련 정보를 추출합니다. 마찬가지로 이미지 인식 모델은 방사선 전문의가 비정상적인 결과를 감지하는 데 도움이 되도록 방사선 보고서를 읽을 수 있습니다. 딥 러닝 모델은 X선, MRI 등 의료 영상의 패턴을 식별하는 데 사용되어 암 및 신경 장애와 같은 상태를 조기에 발견하는 데 도움이 됩니다.

딥러닝의 과제와 한계

강력한 성능에도 불구하고 딥 러닝 모델은 유연하며 실제 비용이 듭니다. 딥러닝을 사용하는 데 있어 몇 가지 과제는 다음과 같습니다.

• 데이터 요구 사항: 딥 러닝 모델을 제대로 훈련하려면많은데이터가 필요합니다. 예를 들어 OpenAI의 GPT-3 모델은 5개의 데이터세트에서 훈련되었으며, 그 중 가장 작은 데이터세트에는 모든 Wikipedia 기사가 포함되어 있습니다.
• 계산 비용: 딥 러닝 모델을 훈련하고 실행하는 것은 계산 집약적이며 에너지와 비용 집약적입니다.
• 편향: 편향된 데이터에 대해 훈련된 모델은 해당 편향을 상속하고 응답에 통합합니다. 예를 들어, 개 이미지 90%와 고양이 이미지 10%에 대한 이미지 인식 모델을 훈련하더라도 실제 이미지의 50%에 고양이가 포함되어 있으면 모델이 제대로 준비되지 않습니다.
• 해석성: 딥 러닝 모델의 대부분을 구성하는 "숨겨진 레이어"는 예측을 위해 무엇을 하는지 알기 어려울 수 있으므로 적절하게 이름이 지정되었습니다. 어떤 경우에는 괜찮을 수도 있습니다. 다른 경우에는 예측에 무엇이 포함되었는지 아는 것이 중요합니다. 예를 들어, 모델이 새로운 치료법에 대한 환자 결과를 어떻게 예측했는지 이해하는 것은 과학적으로나 의학적으로 필요합니다.
• 가짜 이미지 및 잘못된 정보: DeepDream과 같은 생성적 적대 네트워크는 가짜이지만 설득력 있는 이미지를 생성할 수 있습니다. 잘못된 손에서는 이러한 정보가 잘못된 정보를 퍼뜨리는 데 사용될 수 있습니다. 마찬가지로 ChatGPT와 같은 챗봇은 잘못된 정보를 "환각"할 수 있으므로 항상 사실 확인을 받아야 합니다.

딥러닝의 미래

미래가 딥 러닝에 어떤 영향을 미칠지 알기는 어렵지만, 적극적으로 개발되고 있는 몇 가지 영역은 다음과 같습니다.

• 대규모 언어 모델은 지속적으로 개선되고 있습니다. OpenAI와 같은 조직은 과거의 성공을 기반으로 계속해서 구축하고 있으며 해당 모델의 응답이 점점 더 좋아지고 정확해질 것으로 예상해야 합니다.
• 다중 모드 학습: 일부 최첨단 딥 러닝 모델은 다양한 유형의 정보를 일반화하기 위해 다중 모드로 훈련됩니다. 예를 들어 텍스트에 대해 훈련된 모델은 음성이나 이미지에 대한 정보를 예측할 수 있습니다.
• 해석 가능성: 딥 러닝 모델은 상대적으로 불투명하지만 미래에는 예측에 도달하는 방법을 더 쉽게 이해할 수 있는 더 많은 도구를 볼 수 있습니다.

결론

딥 러닝은 야생 동물 카메라로 곰을 탐지하거나 질병에 대한 새로운 치료법을 발견하거나 보다 명확하게 글을 쓰는 등 오늘날 우리가 직면한 많은 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 지닌 강력한 도구입니다.