딥러닝
딥러닝(DL)은 인간의 뇌에서 영감을 받은 방식으로 컴퓨터가 데이터를 처리하도록 가르치는 인공 지능(AI) 방법입니다.딥 러닝 모델은 이미지, 텍스트, 사운드 및 기타 데이터에서 복잡한 패턴을 인식하여 정확한 통찰력과 예측을 생성할 수 있습니다.
딥러닝의 역할
딥 러닝은 자동차, 항공우주, 제조, 전자, 의료 연구 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 딥러닝의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
- 자율주행 자동차는 딥러닝 모델을 사용하여 도로 표지판과 보행자를 자동으로 감지합니다.
- 방어 시스템은 딥러닝을 사용하여 위성 이미지에서 관심 영역을 자동으로 표시합니다.
- 의료 영상 분석은 딥러닝을 사용하여 의학적 진단을 위해 암세포를 자동으로 감지합니다.
- 공장에서는 딥러닝 애플리케이션을 사용하여 사람이나 물체가 기계와 안전하지 않은 거리에 있을 때를 자동으로 감지합니다.
이러한 다양한 딥 러닝 사용 사례는 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리(NLP), 추천 엔진의 네 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
컴퓨터 비전
컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지와 비디오에서 정보와 통찰력을 추출하는 능력을 말합니다. 컴퓨터는 딥러닝 기술을 사용하여 이미지를 이해할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 아래와 같이 다양한 용도로 사용됩니다.
- 이미지 및 비디오 아카이브에서 안전하지 않거나 부적절한 콘텐츠를 자동으로 제거하는 콘텐츠 조정
- 얼굴 인식은 눈, 안경, 수염 등의 얼굴과 속성을 식별합니다.
- 브랜드 로고, 의류, 안전 장비 및 기타 이미지 세부 정보를 식별하기 위한 이미지 분류
음성 인식
딥 러닝 모델은 말하는 패턴, 음조, 톤, 언어, 악센트의 차이에도 불구하고 인간의 말을 분석할 수 있습니다. 가상 비서(예: Amazon Alexa)와 자동 음성 변환 소프트웨어는 음성 인식을 사용하여 다음과 같은 작업을 수행합니다.
- 콜센터 상담원의 통화를 자동으로 분류하는 데 도움이 됩니다.
- 임상 대화를 실시간으로 문서로 변환합니다.
- 더 폭넓은 콘텐츠 범위를 위해 비디오와 회의록에 정확한 자막을 추가하세요.
자연어 처리
컴퓨터는 딥러닝 알고리즘을 사용하여 텍스트 데이터와 문서에서 통찰력과 의미를 얻습니다. 자연스러운 인간이 만든 텍스트를 처리하는 이 기능은 다음과 같은 기능을 포함하여 여러 가지 사용 사례에 적용됩니다.
- 자동화된 가상 에이전트 및 챗봇
- 문서나 뉴스 기사를 자동으로 요약합니다
- 이메일 및 스프레드시트와 같은 장문 문서에 대한 비즈니스 인텔리전스 분석
- 감정을 표현하는 데 사용되는 핵심 구문 인덱스(소셜 미디어의 긍정적, 부정적 댓글 등)
추천 엔진
애플리케이션은 딥러닝 방법을 사용하여 사용자 활동을 추적하고 개인화된 추천을 개발할 수 있습니다. 그들은 다양한 사용자의 행동을 분석하고 그들이 새로운 제품이나 서비스를 발견하도록 도울 수 있습니다. 예를 들어 Netflix, Fox, Peacock과 같은 많은 미디어 및 엔터테인먼트 회사는 딥 러닝을 사용하여 개인화된 비디오 추천을 제공합니다.
딥러닝의 작동 원리
딥러닝 알고리즘은 인간 뇌의 신경망을 모방합니다.예를 들어, 인간의 뇌에는 수백만 개의 상호 연결된 뉴런이 있으며, 이 뉴런들이 함께 작동하여 정보를 학습하고 처리합니다. 마찬가지로, 딥 러닝 신경망이나 인공 신경망은 컴퓨터 내부에서 함께 작동하는 여러 층의 인공 뉴런으로 구성됩니다.
인공 뉴런은 수학적 계산을 사용하여 데이터를 처리하는 노드라고 하는 소프트웨어 모듈입니다. 인공 신경망은 이러한 노드를 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 심층 학습 알고리즘입니다.
딥 러닝 네트워크의 구성 요소
심층 신경망의 구성 요소는 입력 계층, 은닉 계층, 출력 계층으로 구분됩니다.
- 입력 계층: ANN은 데이터가 입력되는 여러 노드를 갖습니다. 이러한 노드는 시스템의 입력 계층을 형성합니다.
- 은닉층: 입력층은 데이터를 처리하여 신경망의 후속 층으로 전달합니다. 이러한 숨겨진 계층은 다양한 수준에서 정보를 처리하고, 새로운 정보를 받으면 동작을 조정합니다. 딥 러닝 네트워크는 수백 개의 숨겨진 레이어로 구성되어 있으며, 이를 활용하여 다양한 각도에서 문제를 분석할 수 있습니다.
- 출력 계층: 출력 계층은 데이터를 출력하는 노드로 구성됩니다. "예" 또는 "아니오"라는 답을 출력하는 딥러닝 모델은 출력 계층에 두 개의 노드만 있습니다. 반면, 더 다양한 답변을 출력하는 노드는 노드 수가 더 많습니다.