딥러닝이란 무엇인가요?

딥 러닝이란 무엇인가요? 딥러닝(DL)은 주로 인간의 두뇌가 정보를 학습하고 처리하는 능력을 모방하는 데 초점을 맞춘 머신러닝(ML)의 하위 집합입니다. 빠르게 진화하는 인공지능(AI) 세계에서 딥러닝은 헬스케어부터 자율 주행 자동차에 이르기까지 거의 모든 분야에 영향을 미치는 획기적인 기술로 부상하고 있습니다.

이러한 학습 및 정보 처리 능력을 달성하기 위해 딥러닝은 인공 신경망(ANN)이라고 하는 상호 연결된 뉴런의 복잡한 웹에 의존합니다. 딥 러닝 알고리즘은 시간이 지남에 따라 자동으로 적응하고 개선하는 ANN의 능력을 활용하여 복잡한 패턴을 발견하고 의미 있는 인사이트를 추출하며 놀라운 정확도로 예측을 수행할 수 있습니다.

*딥 러닝에 대한 이 블로그를 읽기 전에 AI와 ML에 대한 설명을 확인하시기 바랍니다.

딥러닝의 구성 요소

딥러닝의 기초는 인간 두뇌의 구조와 기능에서 영감을 얻은 인공신경망(ANN) 개념에 기반을 두고 있습니다. ANN은 서로 연결된 다양한 계층의 노드 또는 뉴런으로 구성되며, 각 뉴런은 정보를 처리하여 다음 계층으로 전달합니다. 이러한 레이어는 뉴런 간의 연결 가중치를 조정하여 학습하고 적응할 수 있습니다.

인공 신경망에는 인공 뉴런이 있으며, 각 뉴런은 정보를 처리하기 전에 다른 뉴런으로부터 입력을 받아 연결된 뉴런으로 출력을 보냅니다. 뉴런 간의 이러한 연결 강도를 가중치라고 하며, 가중치에 따라 전체 계산에서 각 입력의 중요도가 결정됩니다.

ANN은 보통 세 가지 주요 계층으로 구성됩니다:

  1. 입력 레이어: 입력 레이어는 원시 데이터를 수신합니다.

  2. 히든 레이어: 히든 레이어는 데이터를 처리하고 복잡한 변환을 수행합니다.

  3. 출력 레이어: 출력 레이어는 최종 결과물을 생성합니다.

ANN의 또 다른 중요한 구성 요소는 수신된 입력에 따라 각 뉴런의 출력을 결정하는 활성화 함수입니다. 이러한 함수는 네트워크에 비선형성을 도입하여 복잡한 패턴을 학습하고 복잡한 계산을 수행할 수 있게 해줍니다.

딥러닝은 네트워크가 예측과 결과 사이의 오차를 최소화하기 위해 가중치를 조정하는 학습 과정을 통해 이루어집니다. 이 학습 과정에는 종종 네트워크의 출력과 실제 값 사이의 차이를 정량화하는 손실 함수를 사용합니다.

다양한 유형의 학습 아키텍처

그렇긴 하지만 딥러닝은 하나의 학습 아키텍처를 따르지 않습니다. 다양한 문제에 사용되는 몇 가지 주요 유형의 아키텍처가 있습니다. 가장 일반적인 두 가지 유형은 컨볼루션 신경망(CNN)과 순환 신경망(RNN)입니다. 하지만 다음과 같은 몇 가지 다른 유형도 있습니다. LSTM, GRU 및 자동 인코더.

컨볼루션 신경망(CNN)

CNN은 컴퓨터 비전과 이미지 인식 작업에서 중추적인 역할을 합니다. CNN이 등장하기 전에는 이미지에서 객체를 식별하기 위해 힘들고 시간이 많이 소요되는 특징 추출 기술이 필요했습니다. 이미지 인식의 맥락에서 CNN의 주요 기능은 정확한 예측을 위해 필수적인 특징을 보존하면서 이미지를 보다 관리하기 쉬운 형태로 변환하는 것입니다.

CNN은 이미지, 오디오 신호 또는 음성 입력에 대한 탁월한 성능으로 인해 다른 신경망보다 뛰어난 성능을 발휘하는 경우가 많습니다.

이들은 세 가지 주요 유형의 레이어를 사용하여 작업을 수행합니다:

  1. 컨볼루션 레이어: 픽셀 내의 특징을 식별합니다.

  2. 풀링 레이어: 추가 처리를 위한 추상화 기능.

  3. 완전 연결(FC) 계층: 획득한 특징을 예측에 활용합니다.

컨볼루션 레이어는 대부분의 연산이 이루어지는 CNN의 가장 기본적인 구성 요소입니다. 이 계층은 입력 데이터, 필터, 특징 맵으로 구성됩니다. 컨볼루션 레이어는 풀링 레이어로 결과를 보내기 전에 입력에 대해 컨볼루션 연산을 수행합니다.

이미지 인식 작업에서 이 컨볼루션은 수용 필드 내의 모든 픽셀을 단일 값으로 압축합니다. 간단히 말해, 이미지에 컨볼루션을 적용하면 이미지의 크기가 줄어들고 필드 내의 모든 정보가 단일 픽셀로 결합됩니다. 수평 및 대각선 가장자리와 같은 기본 특징이 컨볼루션 레이어에서 추출됩니다. 컨볼루션 레이어에서 생성된 결과물을 특징 맵이라고 합니다.

풀링 레이어의 주요 목적은 피처 맵의 크기를 줄여 레이어 간의 계산과 연결을 줄이는 것입니다.

CNN의 세 번째 레이어는 FC 레이어로, 두 개의 서로 다른 레이어 사이에 뉴런을 연결합니다. 종종 출력 레이어 앞에 위치하며, 이전 레이어의 입력 이미지가 평탄화됩니다. 평탄화된 이미지는 일반적으로 수학적 함수가 분류 프로세스를 시작하는 추가 FC 레이어를 통과합니다.

순환 신경망(RNN)

순환 신경망(RNN)은 가장 최근에 개발된 알고리즘 중 하나로, Siri 및 Google의 음성 검색과 같이 널리 사용되는 기술에 사용되고 있습니다.

RNN은 내부 메모리를 통해 입력을 유지할 수 있는 최초의 알고리즘으로, 음성, 텍스트, 금융 데이터, 오디오 등과 같은 순차적 데이터와 관련된 머신 러닝 문제에 유용합니다. RNN의 고유한 아키텍처를 통해 시퀀스 내의 종속성과 패턴을 효과적으로 포착할 수 있으므로 다양한 애플리케이션에서 보다 정확한 예측과 전반적인 성능 향상을 기대할 수 있습니다.

RNN의 특징은 내부 메모리로 작동하는 숨겨진 상태를 유지하여 이전 시간 단계의 정보를 기억할 수 있다는 점입니다. 이러한 메모리 기능을 통해 RNN은 입력 시퀀스 내에서 장거리 종속성을 학습하고 활용할 수 있으므로 시계열 분석, NLP, 음성 인식과 같은 작업에 특히 효과적입니다.

RNN의 구조는 일련의 상호 연결된 레이어로 구성되며, 각 레이어는 입력 시퀀스의 한 시간 단계 처리를 담당합니다. 각 시간 단계의 입력은 현재 데이터 포인트와 이전 시간 단계의 숨겨진 상태의 조합입니다. 그런 다음 이 정보는 RNN 계층에서 처리되어 숨겨진 상태를 업데이트하고 출력을 생성합니다. 숨겨진 상태는 메모리 역할을 하며 이전 시간 단계의 정보를 전달하여 향후 처리에 영향을 줍니다.

딥러닝의 과제

딥러닝의 괄목할 만한 성공에도 불구하고, 이 분야를 발전시키고 이러한 기술을 책임감 있게 배포하기 위해 앞으로 더 연구해야 할 몇 가지 과제와 영역이 남아 있습니다.

해석 가능성 및 설명 가능성

딥러닝 모델의 주요 한계 중 하나는 내부 작동의 불투명성과 복잡성을 의미하는 블랙박스 특성입니다. 이로 인해 실무자, 사용자, 규제 당국은 예측과 결정의 근거를 이해하고 해석하기가 어렵습니다. 기술 개발 를 사용하여 해석 가능성을 높이고 설명 가능성 는 이러한 문제를 해결하는 데 매우 중요하며, 몇 가지 중요한 의미를 담고 있습니다.

해석 가능성과 설명 가능성이 향상되면 사용자와 이해관계자가 딥러닝 모델이 예측이나 의사 결정에 도달하는 과정을 더 잘 이해할 수 있으므로 딥러닝 모델의 기능과 신뢰성에 대한 신뢰를 높일 수 있습니다. 이는 다음과 같은 민감한 애플리케이션에서 특히 중요합니다. 헬스케어금융, 형사 사법 등 AI 결정의 결과가 개인의 삶에 큰 영향을 미칠 수 있는 분야입니다.

딥러닝 모델을 해석하고 설명하는 능력은 잠재적인 편견, 오류 또는 의도하지 않은 결과를 식별하고 완화하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 실무자는 모델의 내부 작동에 대한 인사이트를 제공함으로써 모델 선택, 학습 및 배포에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있어 AI 시스템이 책임감 있고 윤리적으로 사용되도록 보장할 수 있습니다.

딥러닝 모델의 내부 프로세스에 대한 인사이트를 확보하면 실무자가 성능에 영향을 미칠 수 있는 문제나 오류를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 실무자는 모델의 예측에 영향을 미치는 요인을 이해함으로써 아키텍처, 학습 데이터 또는 하이퍼파라미터를 미세 조정하여 전반적인 성능과 정확도를 개선할 수 있습니다.

딥 러닝을 위한 데이터 및 컴퓨팅 요구 사항

딥러닝은 놀랍도록 강력하지만, 이 강력한 성능에는 상당한 데이터와 계산 요구 사항이 따릅니다. 이러한 요구 사항은 때때로 딥러닝을 구현하는 데 어려움을 초래할 수 있습니다.

딥러닝의 주요 과제 중 하나는 대량의 레이블이 지정된 학습 데이터가 필요하다는 점입니다. 딥러닝 모델은 효과적으로 학습하고 일반화하기 위해 방대한 양의 데이터가 필요한 경우가 많습니다. 이러한 모델은 원시 데이터에서 자동으로 기능을 추출하고 학습하도록 설계되었으며, 더 많은 데이터에 액세스할 수 있을수록 복잡한 패턴과 관계를 더 잘 식별하고 포착할 수 있기 때문입니다.

하지만 이렇게 방대한 양의 데이터를 수집하고 라벨을 붙이는 작업은 시간과 노동력이 많이 들고 비용이 많이 들 수 있습니다. 특히 의료 영상이나 희귀 언어와 같은 특수한 영역에서는 라벨링된 데이터가 부족하거나 구하기 어려운 경우도 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구자들은 데이터 증강, 전이 학습, 비지도 또는 반지도 학습과 같은 다양한 기법을 연구하여 제한된 라벨링 데이터로 모델 성능을 개선하고자 했습니다.

또한 딥러닝 모델은 학습과 추론에 상당한 연산 리소스를 필요로 합니다. 이러한 모델에는 일반적으로 많은 수의 매개변수와 레이어가 포함되며, 필요한 계산을 효율적으로 수행하기 위해서는 강력한 하드웨어와 GPU 또는 TPU와 같은 특수 처리 장치가 필요합니다.

딥러닝 모델의 계산 요구 사항은 리소스가 제한된 일부 애플리케이션이나 조직에서는 엄청나게 커서 학습 시간이 길어지고 비용이 높아질 수 있습니다. 이러한 문제를 완화하기 위해 연구자와 실무자들은 딥러닝 모델을 최적화하고 모델의 크기와 복잡성을 줄이면서 성능을 유지하여 궁극적으로 학습 시간을 단축하고 리소스 요구 사항을 낮추는 방법을 연구해 왔습니다.

견고성 및 보안

딥러닝 모델은 다양한 애플리케이션에서 뛰어난 성능을 입증했지만, 다음과 같은 문제에 여전히 취약합니다. 적대적 공격. 이러한 공격에는 모델을 속여 잘못된 예측이나 결과를 생성하도록 의도적으로 설계된 악성 입력 샘플을 생성하는 것이 포함됩니다. 이러한 취약점을 해결하고 악의적인 예시 및 기타 잠재적 위험에 대해 딥러닝 모델의 견고성과 보안을 강화하는 것은 AI 커뮤니티의 중요한 과제입니다. 이러한 공격의 결과는 특히 AI 시스템의 무결성과 신뢰성이 가장 중요한 자율 주행 차량, 사이버 보안, 의료와 같은 고위험 영역에서 광범위하게 발생할 수 있습니다.

적대적 공격은 딥러닝 모델이 입력 데이터의 작고 눈에 띄지 않는 교란에 민감하게 반응한다는 점을 악용합니다. 원본 데이터를 조금만 변경해도 인간 관찰자에게는 거의 동일하게 보이는 입력 데이터임에도 불구하고 예측이나 분류가 크게 달라질 수 있습니다. 이러한 현상은 공격자가 입력을 조작하여 시스템 성능을 손상시킬 수 있는 실제 시나리오에서 딥러닝 모델의 안정성과 신뢰성에 대한 우려를 불러일으킵니다.

딥러닝의 응용 분야

딥러닝은 다양한 애플리케이션과 산업 분야에서 그 혁신적 잠재력을 입증했습니다. 가장 주목할 만한 애플리케이션은 다음과 같습니다:

  • 이미지 인식 및 컴퓨터 비전: 딥러닝은 이미지 인식 및 컴퓨터 비전 작업의 정확성과 효율성을 획기적으로 개선했습니다. 특히 CNN은 이미지 분류, 물체 감지, 세분화에서 탁월한 능력을 발휘했습니다. 이러한 발전은 얼굴 인식, 자율 주행 차량, 의료 이미지 분석과 같은 애플리케이션을 위한 길을 열었습니다.
  • NLP: 딥러닝은 자연어 처리에 혁명을 일으켜 더욱 정교한 언어 모델과 애플리케이션을 개발할 수 있게 했습니다. 기계 번역, 감정 분석, 텍스트 요약, 질의응답 시스템과 같은 작업에서 최첨단 결과를 얻기 위해 다양한 모델이 사용되었습니다.
  • 음성 인식 및 생성: 딥러닝은 음성 인식 및 생성 분야에서도 상당한 진전을 이루었습니다. 음성 언어를 서면 텍스트로 변환하는 보다 정확하고 효율적인 자동 음성 인식(ASR) 시스템을 개발하는 데 RNN과 CNN과 같은 기술이 사용되었습니다. 또한 딥러닝 모델을 통해 고품질 음성 합성이 가능해져 텍스트에서 사람과 유사한 음성을 생성할 수 있게 되었습니다.
  • 강화 학습: 딥러닝은 강화 학습과 결합하여 다음과 같은 발전을 가져왔습니다. 심층 강화 학습(DRL) 알고리즘을 사용합니다. DRL은 의사 결정 및 제어를 위한 최적의 정책을 학습할 수 있는 에이전트를 훈련하는 데 사용되었습니다. 로봇 공학, 금융, 게임 등 다양한 분야에서 DRL을 적용하고 있습니다.
  • 생성 모델: 생성형 딥러닝 모델: 다음과 같은 생성형 딥러닝 모델 생성적 적대적 네트워크(GAN)는 사실적인 데이터 샘플을 생성하는 데 놀라운 잠재력을 보여주었습니다. 이러한 모델은 이미지 합성, 스타일 전송, 데이터 증강, 이상 징후 감지 등의 작업에 활용되었습니다.
  • 헬스케어: 딥러닝은 의료 분야에서도 진단, 신약 개발, 개인 맞춤 의학에 혁명을 일으키며 큰 기여를 하고 있습니다. 예를 들어, 딥러닝 알고리즘은 의료 이미지를 분석하여 질병을 조기에 발견하고, 환자의 결과를 예측하고, 잠재적인 약물 후보를 식별하는 데 사용되었습니다.

산업 및 애플리케이션 혁신

딥러닝은 다양한 산업과 애플리케이션을 혁신할 수 있는 잠재력을 지닌 획기적인 기술로 떠오르고 있습니다. 딥러닝의 핵심은 인공 신경망을 활용하여 정보를 학습하고 처리하는 인간 두뇌의 능력을 모방하는 것입니다. CNN과 RNN은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식, 헬스케어 등의 분야에서 상당한 발전을 가능하게 한 두 가지 대표적인 아키텍처입니다.

딥러닝은 책임감 있고 윤리적인 배포를 보장하기 위해 해결해야 할 과제에 여전히 직면해 있습니다. 이러한 과제에는 딥러닝 모델의 해석 가능성 및 설명 가능성 개선, 데이터 및 계산 요구 사항 해결, 적대적 공격에 대한 모델의 견고성 및 보안 강화 등이 포함됩니다.

연구자와 실무자들이 이러한 과제를 해결하기 위해 혁신적인 기술을 지속적으로 탐구하고 개발함에 따라 딥러닝 분야는 의심할 여지 없이 계속 발전하여 우리가 생활하고 일하며 주변 세계와 상호 작용하는 방식을 변화시킬 새로운 기능과 애플리케이션을 내놓을 것입니다. 엄청난 잠재력을 지닌 딥 러닝은 인공지능의 미래를 형성하고 다양한 영역에서 기술 발전을 주도하는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다.

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