딥러닝 Deep Learning
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딥러닝이란
딥러닝은 인간 뇌의 신경망을 모방한 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)을 활용하여 복잡한 패턴을 인식하고 학습할 수 있는 기술로, 머신러닝의 발전된 형태이다.
기본 원리
딥러닝은 여러 층의 인공신경망을 사용하며, 이 신경망은 신경망은 입력층(Input Layer), 여러 개의 은닉층(hidden layers), 출력층(Output Layer)으로 이루어져 있다. 각 층은 서로 연결되어 있으며, 가중치와 편향을 사용하여 학습한다.
학습방식
딥 러닝의 학습 방식은 순전파(Forward Propagation)와 역전파(Backpropagation) 두 단계로 이루어진다.
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순전파: 입력 데이터를 처리하여 예측을 만드는 과정이다. 신경망의 입력 계층에 데이터가 들어가면, 은닉 계층에서 가중치와 편향을 적용하여 데이터를 처리한 다음, 출력 계층에서 결과 값이 나온다.
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오차 계산: 예측값과 실제 값의 차이를 계산해 오류를 찾습니다. 이때 손실 함수(Loss Function)를 사용하는데 이는 모델이 얼마나 잘못 예측했는지를 나타낸다.
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역전파: 계산된 오류를 바탕으로, 네트워크를 거꾸로 거치며 가중치와 편향을 조정한다. 이 과정에서 기울기 하강법을 사용해 가중치를 업데이트한다.
이 과정을 여러 번 반복하면서 알고리즘은 점점 더 정확해진다.
주요 모델 유형
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인공 신경망 (Artificial Neural Networks, ANN)
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컨볼루션 신경망 (Convolutional Neural Networks, CNN)
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순환 신경망 (Recurrent Neural Networks, RNN)
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장기 단기 기억 네트워크 (Long Short-Term Memory, LSTM)
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Gated Recurrent Unit (GRU)
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생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Networks, GAN)
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자동 인코더 (Autoencoders)
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트랜스포머 (Transformer)
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딥 Q-네트워크 (Deep Q-Network, DQN)
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ResNet (Residual Networks)
딥러닝과 머신러닝의 차이
항목 | 딥 러닝 (Deep Learning) | 머신 러닝 (Machine Learning) |
신경망 아키텍처 | 여러 개의 계층(보통 3개 이상의 계층, 수백 또는 수천 개) | 간단한 신경망(하나 또는 두 개의 계산 계층) |
학습 방식 | 비지도 학습을 사용할 수 있음 | 주로 지도 학습 기반 |
데이터 처리 | 비정형 원시 데이터(예: 이미지, 음성, 텍스트)에서 특성 추출 | 구조화된 데이터(표 형식 데이터 등)에서 학습 |
특성 추출 | 자동으로 특성 추출, 관계 학습 | 수동으로 특성 추출, 모델에 입력 |
정밀도 개선 | 출력을 평가하고 모델을 계속 개선 가능 | 모델이 설정된 규칙에 따라 학습, 정밀도 향상이 제한적 |
계산량 | 대량의 계산을 필요로 함 | 상대적으로 적은 계산 자원 필요 |
데이터 요구 | 대량의 데이터 필요 | 상대적으로 적은 양의 데이터로도 가능 |
출처:chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://www.ijrte.org/wp-content/uploads/papers/v7i5s4/E10900275S419.pdf
딥러닝을 적용한 산업 분야
의료 분야(의료 영상 분석 및 진단 보조, 질병 예측 및 진단, 신약 개발), 금융 서비스(알고리즘 트레이딩, 신용 평가 및 위험 분석, 금융 사기 탐지), 자율주행(실시간 객체 인식, 경로 계획 및 최적화, 주행 환경 이해), 고객 서비스(지능형 챗봇 시스템, 감정 분석 및 고객 응대, 개인화된 추천 서비스) 등
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