딥 러닝 다중 계층이 있는 신경망 (심층 신경망) 을 사용하여 데이터로부터 복잡한 패턴과 표현을 모델링하고 학습하는 기계 학습의 하위 집합입니다.인간 두뇌의 구조와 기능을 모방하여 컴퓨터가 최소한의 인간 개입으로 패턴을 인식하고, 결정을 내리고, 경험을 통해 학습할 수 있도록 합니다.
딥 러닝의 주요 특징
- 다중 레이어 (깊이):
- 딥러닝 모델은 여러 계층의 인공 뉴런으로 구성됩니다.각 계층은 입력 데이터에서 점점 더 추상적인 특징을 추출합니다.
- 계층적 특징 학습:
- 네트워크는 초기 계층의 단순 패턴을 학습하고 이를 더 깊은 계층에 결합하여 복잡한 표현을 형성합니다.예를 들어, 영상 인식에서 초기 계층은 경계와 모양을 감지하고, 심층 계층은 물체나 얼굴을 식별합니다.
- 비선형 변환:
- 비선형 활성화 함수 (예: ReLu, 시그모이드, tanh) 를 사용하면 네트워크가 복잡한 함수를 학습하고 모델링할 수 있습니다.
- 엔드-투-엔드 학습:
- 딥 러닝 모델은 원시 데이터에서 직접 학습할 수 있으므로 광범위한 기능 엔지니어링이 필요하지 않습니다.입력을 받아 계층을 통해 처리한 다음 예측 또는 분류를 출력합니다.
- 대용량 데이터 요구 사항:
- 딥러닝 모델은 복잡한 표현을 학습하고 과적합을 방지하는 데 충분한 데이터가 필요하기 때문에 일반적으로 제대로 작동하려면 대규모 데이터 세트가 필요합니다.
딥러닝의 일반 아키텍처
- 피드포워드 신경망 (FNN):
- 정보가 입력에서 출력으로 루프 없이 한 방향으로 이동하는 가장 기본적인 유형의 신경망입니다.
- CNN (컨벌루션 뉴럴 네트워크):
- 주로 이미지 및 비디오 인식에 사용됩니다.컨벌루션 계층을 통해 데이터의 패턴을 자동으로 감지하도록 설계되었습니다.
- 순환 신경망 (RNN):
- 시계열 또는 자연어 처리와 같은 시퀀스 데이터용으로 설계되었습니다.각 타임스텝에 걸쳐 정보가 지속되도록 하는 루프가 있어 시퀀스를 처리할 수 있습니다.
- 장단기 기억 네트워크 (LSTM):
- 장기 종속성을 학습하고 기울기 소실과 같은 문제를 해결하여 표준 RNN의 한계를 극복할 수 있는 RNN의 일종입니다.
- 트랜스포머:
- 주로 자연어 처리 작업에 사용되는 변환기는 셀프 어텐션 메커니즘을 활용하여 입력 데이터를 처리하고 언어 번역 및 텍스트 생성과 같은 작업에서 최첨단 성능을 달성합니다.
- 생성적 적대 네트워크 (GAN):
- 생성기와 판별자라는 두 개의 네트워크로 구성되며, 이들은 서로 경쟁하여 이미지 또는 오디오와 같은 사실적인 합성 데이터를 생성합니다.
딥 러닝의 응용
- 컴퓨터 비전:
- 이미지 분류, 물체 감지, 안면 인식, 이미지 분할.
- 자연어 처리 (NLP):
- 헬스케어:
- 의료 이미지, 맞춤형 의료, 예측 의료 분석을 통한 질병 진단
- 자율 주행 차량:
- 시각, 레이더 및 센서 데이터를 처리하는 운전 지원 시스템 및 완전 자율 주행 기능.
- 파이낸셜 서비스:
- 사기 탐지, 자동 거래 시스템, 위험 평가 모델.
- 로보틱스:
- 로봇이 물체를 인식하고, 환경을 탐색하고, 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
- 생성 작업:
- GAN 및 제너레이티브 트랜스포머 (예: GPT) 와 같은 모델을 통해 예술, 음악 및 서면 콘텐츠 제작
- 음성 및 음성 인식:
- Siri, Alexa, Google 어시스턴트와 같은 디지털 어시스턴트는 딥러닝을 사용하여 음성 명령을 처리하고 이에 응답합니다.
딥 러닝의 장점
- 하이 퍼포먼스: 복잡한 작업에서 기존 머신 러닝 모델보다 성능이 뛰어납니다.
- 기능 학습: 원시 데이터에서 관련 특징을 자동으로 추출합니다.
- 확장성: 대규모 데이터 세트와 복잡한 문제를 처리할 수 있습니다.
딥 러닝의 과제
- 데이터 종속성: 학습을 위해 레이블이 지정된 대규모 데이터 세트가 필요합니다.
- 컴퓨팅 리소스: 상당한 처리 능력을 요구하며 대개 GPU에 의존합니다.
- 블랙박스 네이처: 딥 러닝 모델의 의사 결정 과정을 해석하기 어렵다.
- 교육 시간: 심층 네트워크는 특히 대규모 데이터셋에서 학습 속도가 느릴 수 있습니다.
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