딥러닝(Deep learning)
딥러닝은 인간 뇌의 구조와 기능에서 영감을 받은 기계 학습의 하위 분야입니다.
딥러닝 알고리즘은 신경망을 사용하여 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 및 게임 플레이와 같은 광범위한 작업을 학습하고 예측합니다.
딥러닝은 정보를 처리하는 상호 연결된 노드(뉴런)의 여러 계층으로 구성된 인공 신경망의 아이디어를 기반으로 처리합니다. 심층 신경망의 각 뉴런은 이전 계층의 다른 뉴런으로부터 입력을 받고, 그 입력을 사용하여 다음 계층으로 전달되는 출력을 계산합니다.
딥러닝의 "딥"은 이러한 신경망이 많은 레이어를 가질 수 있으며, 때로는 수백 또는 수천 개에 이를 수 있다는 사실을 의미하며, 신경망이 더 많은 레이어를 가질수록 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.
딥러닝 알고리즘은 지도 학습 방법과 비지도 학습 방법을 모두 사용하여 훈련될 수 있습니다. 지도 학습에서 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터와 함께 제공되며 해당 데이터를 기반으로 예측하는 방법을 학습합니다. 비지도 학습에서 알고리즘은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 제공받고 데이터에서 의미 있는 특징 또는 패턴을 추출하는 방법을 학습합니다.
딥러닝의 주요 장점 중 하나는 수동 기능 엔지니어링 없이 원시 데이터에서 기능을 자동으로 학습할 수 있는 기능입니다. 이를 통해 원시 데이터가 고차원적이고 복잡한 이미지 및 음성 인식과 같은 작업에 적합합니다.
가장 인기 있는 딥러닝 프레임워크로는 TensorFlow, PyTorch 및 Keras가 있습니다. 딥러닝은 연구와 산업의 많은 분야에 큰 영향을 미쳤으며, 앞으로도 인공지능 분야에서 주요 관심 분야가 될 것으로 예상됩니다.
RNN
RNN은 순환 신경망(Recurrent Neural Network)의 약자로, 시계열 데이터, 텍스트 및 음성과 같은 순차 데이터를 처리하기 위해 딥러닝에서 일반적으로 사용됩니다. 입력 데이터를 단일 패스로 처리하는 피드포워드 신경망과 달리, 반복 신경망은 이전 입력의 메모리를 유지하여 순차적 데이터를 보다 자연스러운 방식으로 처리할 수 있습니다.
RNN의 주요 특징은 한 단계에서 다음 단계로 정보를 전달할 수 있는 루프가 있다는 것입니다. 이를 통해 네트워크는 데이터의 시간적 종속성을 포착하고 이전 입력의 메모리를 유지할 수 있습니다. RNN에서 각 시간 단계에서의 출력은 현재 입력의 기능일 뿐만 아니라 이전 입력과 네트워크의 내부 상태의 기능이기도 합니다.
RNN 훈련의 과제 중 하나는 소멸 그레이디언트 문제인데, 이는 네트워크의 매개 변수를 업데이트하는 데 사용되는 그레이디언트가 매우 작아지고 데이터의 장기 종속성을 학습하기 어렵게 만들 때 발생합니다. 이 문제를 해결하기 위해 데이터의 장기 의존성을 더 잘 포착할 수 있는 롱 단기 메모리(LSTM) 및 게이트 반복 단위(GRU)와 같은 다양한 유형의 RNN이 개발되었습니다. RNN은 음성 인식, 기계 번역, 자연어 처리와 같은 광범위한 응용 분야에서 사용되어 왔습니다. 또한 컨볼루션 신경망(CNN)과 같은 다른 유형의 신경망과 결합하여 순차 및 공간 데이터를 모두 처리할 수 있습니다.
CNN
CNN은 Convolutional Neural Network의 약자로, 이미지 및 비디오 인식, 객체 감지 및 분할과 같은 컴퓨터 비전 작업에 일반적으로 사용되는 심층 신경망의 한 유형입니다. CNN의 주요 특징은 이미지 데이터의 계층적 표현을 자동으로 학습하는 기능입니다.
CNN은 입력 데이터를 계층적 방식으로 처리하는 상호 연결된 뉴런의 레이어로 구성됩니다. CNN의 첫 번째 계층은 일반적으로 학습 가능한 필터 세트를 사용하여 입력 데이터에 대해 일련의 컨볼루션을 수행하는 컨볼루션 계층입니다. 그런 다음 컨볼루션 레이어의 출력은 네트워크에 비선형성을 도입하는 정류 선형 단위(ReLU)와 같은 비선형 활성화 함수를 통해 전달됩니다.
컨볼루션 레이어 후에 출력은 일반적으로 풀링 레이어를 사용하여 다운샘플링되며, 이는 가장 중요한 기능을 보존하면서 기능 맵의 크기를 감소시킵니다. 이 다운샘플링 작업은 입력 데이터의 작은 변화에도 네트워크를 더 견고하게 만드는 데 도움이 됩니다.
풀링 계층의 출력은 최종 분류 또는 회귀를 수행하는 완전히 연결된 일련의 계층으로 전달됩니다. 이러한 계층은 피드포워드 신경망에서 발견되는 계층과 유사하며 입력 데이터에서 추출된 높은 수준의 기능을 원하는 출력에 매핑하는 방법을 배웁니다.
CNN은 낮은 수준과 높은 수준의 특징을 모두 포착하는 입력 데이터의 계층적 표현을 학습할 수 있기 때문에 이미지 데이터 처리에 매우 효과적입니다. 이는 물체를 식별하는 데 중요한 기능이 이미지의 여러 스케일과 위치에 분산될 수 있는 물체 인식과 같은 작업에 적합하게 만듭니다.
가장 인기 있는 CNN 아키텍처로는 AlexNet, VGG, ResNet, Inception 등이 있습니다. CNN은 컴퓨터 비전 분야에 큰 영향을 미쳤으며, 자율주행 차량, 의료 영상 및 감시 시스템을 포함한 광범위한 응용 분야에 사용됩니다.
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