딥 러닝을 알아 보자!

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딥 러닝을 알아 보자!

Rany! 2024. 3. 4. 08:45

인공 지능(AI)은 인간의 지능을 컴퓨터 시스템에 구현하는 기술이다. 최근 인공 지능 분야는 놀라운 발전을 이루고 있으며, 이는 크게 머신 러닝(Machine Learning)과 딥 러닝(Deep Learning)이라는 두 가지 핵심 개념의 발전에 기인한다.

머신 러닝

머신 러닝(Machine Learning)은 인공 지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 명령문을 통해 프로그래밍되지 않고 데이터로부터 스스로 학습하고 예측 모델을 구축하는 기술이다. 인간의 경험과 유사하게 데이터를 통해 학습하고 개선하며, 예측, 분류, 이상 탐지 등 다양한 작업을 수행할 수 있다.

컴퓨터가 데이터로부터 직접 학습하여 스스로 지능을 발휘하도록 하는 기술인 머신 러닝은 다양한 머신 러닝 알고리즘을 사용한다. 대표적인 알고리즘으로는 다음과 같다.

선형 회귀: 두 변수 간의 선형 관계를 학습하는 알고리즘
로지스틱 회귀: 분류 문제에 사용되는 알고리즘
K-최근접 이웃: 유사한 데이터를 기반으로 예측하는 알고리즘
SVM (Support Vector Machine): 분류 문제에 사용되는 알고리즘
결정 트리: 데이터를 분류하고 예측하는 알고리즘
랜덤 포레스트: 여러 개의 결정 트리를 결합하여 예측 정확도를 높이는 알고리즘
딥 러닝: 인공 신경망을 사용하여 데이터로부터 학습하는 알고리즘

이 중 딥 러닝은 머신러닝에 사용되는 다양한 알고리즘의 하나로

인간 뇌 구조 모방한 인공 신경망 (여러 층으로 구성된 복잡한 구조)을 사용한다.

생성 AI는 딥 러닝을 사용하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공 지능의 하위 집합이다. 생성 AI를 사용하여 이미지, 텍스트 또는 오디오를 만들 수 있다. 이러한 모델은 미리 학습된 방대한 지식을 활용하여 이 콘텐츠를 생성한다.

그럼 딥 러닝에 대해 좀 더 알아보자.

딥 러닝

딥 러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로, 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망을 사용하여 데이터로부터 학습하는 기술이다. 딥 러닝은 다양한 분야에서 놀라운 성과를 거두며 인공지능 분야의 핵심 기술로 자리매김했다.

딥 러닝 역사

딥러닝은 1940년대부터 연구가 시작된 인공지능(AI)의 한 분야이다. 딥러닝은 오랜 역사를 가지고 있으며, 여러 단계를 거쳐 현재에 이르게 되었다.

1940년대

- 인공 신경망 개념 등장 (워런 맥컬록, 월터 피츠)

→ 인간 뉴런의 작동 원리를 최초로 수학적으로 모델링. 인공신경망, 기계학습, 나아가 딥러닝 연구의 기원을 연 개척자

- 인공 신경망 학습 알고리즘 개발 (프랑크 로젠블라트)

→ 맥클록과 피츠가 시작한 인공신경망이 기초가 되어 탄생한 퍼셉트론 이론은, 원시적인 인공신경망 이론에 '학습'이라

는 개념을 추가하였다.

1950-60년대

- 인공 신경망 활발한 연구 (퍼셉트론, ADALINE 등)

→ 초기 신경망 분야의 연구에 커다란 영향을 미친 퍼셉트론

- 인공 신경망 한계점 드러나고 연구 침체

1970-80년대

- 역전파파급 알고리즘 개발 (데이비드 룸멜하트, 제프리 힌튼)

→ 역전파란 역방향으로 오차를 전파시키면서 각 층의 가중치를 업데이트하고 최적의 학습 결과를 찾아가는 방법이다.

- 딥러닝의 기반 마련

1990년대

- 딥 러닝 연구 재개 (이안 레쿤, 요슈아 벤지오, 제프리 힌튼 등)

- 딥 러닝 모델 개발 (LeNet, Deep Belief Network 등)

→ LeNet - 얀 르쿤(Yann LeCun) 연구팀은 기존 신경망의 문제점을 해결하기 위해 local receptive field, shared

weights, sub-sampling 개념을 고려해 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN)을 개발하였다. 그리고

1990년 처음으로 CNN 개념이 반영된 LeNet-1을 발표했다.

→ 심층 신뢰망( Deep Belief Network ) - 입력층과 은닉층으로 구성된 RBM을 블록처럼 여러 층으로 쌓인 형태로 연결

된 신경망 (딥 러닝의 일종)

2000년대

- 딥 러닝 모델 성능 향상 (AlexNet, ImageNet 대회 우승 등)

→ AlexNet은 2012년에 개최된 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) 대회의 우승을 차지한

컨볼루션 신경망(CNN) 구조이다. CNN의 부흥에 아주 큰 역할을 한 구조라고 말할 수 있다.

→ 이미지넷 (ImageNet) - 시각적 개체 인식 소프트웨어 연구에 사용하도록 설계된 대규모 시각적 데이터베이스이다.

- 딥 러닝 연구 활발화

2010년대

- 딥 러닝 다양한 분야 활용 (컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등)

→ 컴퓨터 비전은 시각적 세계를 해석하고 이해하도록 컴퓨터를 학습시키는 인공 지능 분야. 컴퓨터가 카메라와 동영

상에서 디지털 이미지와 딥 러닝 모델을 사용하여 객체를 정확하게 식별하고 분류하는 학습을 마치면 "관찰" 대상에

반응할 수 있다.

→ 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해, 생성, 조작할 수 있도록 해주는 인공 지능(AI)의 한 분야. 자연어

처리는 자연어 텍스트 또는 음성으로 데이터를 상호 연결하는 것으로 '언어 입력(language in)'이라고도 한다.

- 딥 러닝 기술 발전 가속화

2020년대

- 딥 러닝 대규모 모델 등장 (GPT-3, DALL-E 2 등)

- 딥 러닝 인공지능 분야 주류 기술로 자리매김

딥 러닝이 급속히 발전할 수 있었던 이유

컴퓨팅 성능 향상 - 딥 러닝 모델 학습에는 고성능 컴퓨팅 환경 필요하다. 이처럼 컴퓨팅 성능의 향상은 딥러닝 발전을 촉진했다.
데이터 증가 - 딥 러닝 모델 학습에는 방대한 양의 데이터를 필요로 한다. 인터넷 등장 및 데이터 양의 증가는 딥러닝 발전을 촉진했다.
알고리즘 개선 -딥 러닝 모델의 학습 알고리즘이 지속적으로 개선되어 딥러닝 모델의 성능이 향상되었다.

딥 러닝 특징

딥 러닝은 다음과 같은 특징을 가지고 있다.

딥 러닝은 데이터로부터 직접 학습한다. - 딥 러닝 모델은 명령문을 통해 프로그래밍하는 대신, 데이터를 통해 스스로 패턴을 학습하고 예측 모델을 구축한다.
딥 러닝은 다층 구조를 가진 인공 신경망을 사용한다. - 인공 신경망은 인간 뇌의 뉴런 구조를 모방한 알고리즘으로, 여러 개의 층으로 구성된 복잡한 구조를 가진다.
딥 러닝은 고성능 컴퓨팅 환경을 필요로 한다. - 딥 러닝 모델 학습에는 방대한 양의 데이터와 높은 계산 능력이 필요하다.

그렇다면 딥러닝은 어떤 과정을 통해 작동할까

딥 러닝의 작동 과정

딥 러닝 모델 학습에 필요한 데이터를 수집한다.
데이터 전처리로 학습에 적합하도록 데이터를 정제하고 변환시킨다.
학습 목표에 맞는 인공 신경망 모델을 설계한다.
수집된 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨다.
학습된 모델의 성능을 평가한다.
학습된 모델을 실제 환경에 적용시킨다.

이와 같은 작동 과정을 통해 학습된 딥 러닝 모델은 실제 다양한 분야에서 활용되고 있다.

딥 러닝 활용 분야

이미지 인식: 사진에서 얼굴, 물체, 풍경 등을 인식한다. → 이미지 인식, 객체 검출, 얼굴 인식, 자율 주행, 의료 영상 분석, 질병 진단, 얼굴 인식, 제품 불량검사, 교통 신호 인식, 교통량 분석등
자연어 처리: 텍스트를 분석하고 이해하며, 번역, 요약, 질의응답 등을 수행한다. → 사용자와 자연스러운 대화를 나누는 챗봇, 텍스트의 감정 분석, 시, 소설, 코드 등의 창작 등
음성 인식: 음성을 텍스트로 변환하거나, 명령을 인식하여 실행한다. → 스마트폰 비서, 음성 명령 제어, 챗봇, 자동번역, 게임, 음악 제작 등
의료 영상 분석: 의료 영상을 분석하여 질을 진단
금융: 사기 거래를 감지하고, 투자 전략을 수립

이처럼 딥러닝은 다양한 분야에서 사용하는 강력한 기술이지만, 단점도 갖고 있다.

단점

데이터 편향: 학습 데이터에 편향이 존재하면 모델 성능에도 편향이 반영될 수 있다. 이와 같은 편향은 특정 집단에 대한 차별을 심화시킬 수 있습니다.
모델 해석의 어려움: 딥러닝 모델 해석을 위한 다양한 방법들이 개발되고 있지만, 아직 완벽한 해결책은 존재하지 않다.
컴퓨팅 자원: 딥러닝 모델 학습에는 많은 컴퓨팅 자원이 필요하다. 즉 고성능 컴퓨팅 환경이 필요하여 계산 비용이 높다.
윤리적 문제: 딥러닝 기술은 딥페이크 제작, 개인정보 침해 등 윤리적 문제를 야기할 수 있다.

딥러닝은 앞으로 더욱 발전하여 인간 사회에 큰 영향을 미칠 것으로 예상된다. 딥러닝은 인간의 삶을 개선하고 새로운 가능성을 제시하지만, 동시에 윤리적 문제에 대한 주의와 책임감이 필요하다.