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딥 러닝이란?

딥 러닝은 구조화되지 않고 레이블이 지정되지 않은 데이터를 기반으로 디지털 시스템이 학습하고 결정을 내릴 수 있도록 인공 신경망을 사용하는 기계 학습 유형입니다.

일반적으로 기계 학습은 데이터를 통해 획득한 경험으로부터 배우고, 패턴을 인식하고, 권장 사항을 만들고, 적응하도록 AI 시스템을 학습시킵니다. 특히 딥 러닝에서 규칙 집합에 응답하는 대신, 디지털 시스템은 예제로부터 지식을 구축한 다음, 해당 지식을 사용하여 인간처럼 반응하고 행동합니다.

딥 러닝이 중요한 이유

데이터 과학자 및 개발자는 딥 러닝 소프트웨어를 사용하여 크고 복잡한 데이터 세트를 분석하고, 복잡한 비선형 작업을 분석하고, 종종 인간보다 더 빠르게 텍스트, 음성 또는 이미지에 응답합니다. 이러한 기능은 많은 실용적인 적용이 가능하며 최근의 많은 혁신을 가능하게 했습니다. 예를 들어 무인 자동차가 이미지를 처리하고 보행자를 도로의 다른 물체와 구별하는 데 딥 러닝을 사용하며, 스마트 홈 디바이스가 음성 명령을 이해하는 데에도 딥 러닝을 사용합니다.

딥 러닝이 중요한 이유는 데이터의 양이 증가하고 컴퓨팅 기능이 더욱 강력하고 저렴해짐에 따라 소매, 의료, 운송, 제조, 기술, 기타 부문의 기업들이 혁신을 주도하고 기회를 펼치고 관련성을 유지하기 위해 딥 러닝에 투자하고 있기 때문입니다.

딥 러닝 작동 방식

딥 러닝은 여러 레이어의 신경망 아키텍처, 클라우드나 클러스터에 배포된 고성능 그래픽 처리 장치, 레이블이 지정된 대량의 데이터에 의존하여 매우 높은 수준의 텍스트, 음성, 이미지 인식 정확도를 달성하는 방식으로 작동합니다. 이 모든 기능을 통해 개발자는 인간의 지능과 같은 디지털 시스템을 만들고 모델 학습을 몇 주에서 몇 시간으로 가속화하여 가치 창출 시간을 앞당길 수 있습니다.

예를 들어, 무인 자동차 모델을 학습시키려면 수천 시간의 비디오와 수백만 개의 이미지가 필요할 수 있습니다. 딥 러닝을 사용하지 않으면 이 수준의 학습을 대규모로 수행할 수 없습니다.

딥 러닝 프레임워크란?

복잡한 기계 학습 모델을 좀 더 쉽게 구현할 수 있도록 개발자는 TensorFlow 또는 PyTorch와 같은 딥 러닝 프레임워크를 사용합니다. 이러한 프레임워크는 신경망을 학습시키는 데 사용할 수 있는 데이터 수집 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다. 또한 ONNX Runtime과 같은 가속기를 이러한 프레임워크와 함께 사용하여 학습 및 추론 모델을 가속화할 수 있습니다.

딥 러닝 모델 학습

딥 러닝 모델을 학습하는 데에는 다양한 전략과 방법이 있습니다. 몇 가지를 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

감독 학습

감독 학습에서 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터 세트에 대해 학습됩니다. 즉, 알고리즘이 정보에 대해 결정을 내릴 때 데이터에 포함된 레이블을 사용하여 해당 결정이 올바른지 확인할 수 있음을 의미합니다. 감독 학습에서는 알고리즘 학습에 사용하기 전에 데이터의 레이블을 지정하는 인간이 모델 학습 데이터를 제공해야 합니다.

자율 학습

비감독 학습에서는 알고리즘이 결정을 확인하는 데 사용할 수 있는 레이블이나 정보가 포함되지 않은 데이터에 대해 학습이 진행됩니다. 대신 시스템은 자체적으로 인식되는 패턴에 따라 데이터를 정렬하고 분류합니다.

강화 학습

강화 학습에서 시스템은 일련의 결정을 순서대로 내리고 간단하지 않은 환경에서도 의도한 결과를 얻기 위해 시행착오를 사용하여 작업을 해결합니다. 강화 학습에서 알고리즘은 데이터 세트를 사용하는 것이 아니라 환경에서 수집하는 정보를 사용하여 결정을 내립니다.

심층 강화 학습

딥 러닝과 강화 학습 기술이 결합하면 심층 강화 학습이라는 일종의 기계 학습이 만들어집니다. 심층 강화 학습은 강화 학습과 동일한 시행착오 의사 결정 및 복잡한 목표 달성을 사용하지만, 대량의 비정형 데이터를 처리하고 파악하기 위해 딥 러닝 기능에 의존합니다.

딥 러닝의 용도는?

딥 러닝은 다양한 산업에서 광범위한 사용 사례에 사용됩니다. 딥 러닝이 일반적으로 사용되는 방법에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

이미지, 음성, 감정 인식

딥 러닝 소프트웨어는 이미지, 음성, 감정 인식 정확도를 높이고 사진 검색, 개인 디지털 비서, 무인 차량, 공공 안전, 디지털 보안, 기타 인텔리전트 기술을 구현하는 데 사용됩니다.

맞춤형 환경

스트리밍 서비스, 전자상거래 소매점, 기타 기업은 딥 러닝 모델을 사용하여 제품, 영화, 음악 또는 기타 서비스에 대한 자동 권장 사항을 유도하고 구매 기록, 과거 행동, 기타 데이터를 기반으로 완벽한 고객 경험을 제공합니다.

챗봇

노련한 기업은 딥 러닝을 사용하여 자주 묻는 질문, 일상적인 거래, 특히 고객 지원을 위해 텍스트 또는 음성이 활성화된 온라인 챗봇을 강화합니다. 이들은 서비스 에이전트 팀과 대기 중인 고객 큐를 상황에 적절하고 자동화되고 유용한 응답으로 바꿉니다.

개인용 디지털 비서

음성이 활성화된 개인용 디지털 비서는 딥 러닝을 사용하여 음성을 이해하고, 자연어로 된 쿼리와 명령에 적절하게 응답하고, 때로는 그럴듯한 문구를 사용하기도 합니다.

무인 차량

AI 및 딥 러닝의 비공식 대표 주자인 자율 주행 자동차는 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 몇 초 만에 여러 동적 데이터 피드를 처리하고, 방향을 물어볼 필요가 없으며, 예기치 않은 상황에 인간 운전자보다 빠르게 반응합니다.

많은 기업이 오픈 소스 기계 학습 소프트웨어를 사용하여 조직에 딥 러닝 솔루션을 제공할 수 있습니다.

오픈 소스 기계 학습에 대한 자세한 정보

신경망이란?

ANN(인공 신경망)은 복잡한 패턴을 모델링하고, 예측을 개발하고, 외부 자극에 적절하게 반응하기 위해 인간의 인지 프로세스를 모방하는 디지털 아키텍처입니다. 정형 데이터는 신경망에 비해 주변 세계의 이벤트를 처리 가능한 데이터로 해석할 수 있는 다양한 유형의 기계 학습에 필요합니다.

보고서를 읽거나, 영화를 보거나, 자동차를 운전하거나, 꽃 냄새를 맡을 때마다 뇌에서 수십억 개의 뉴런이 작은 전기 신호를 통해 정보를 처리합니다. 각 뉴런이 입력을 처리하고 후속 처리를 위해 다음 뉴런으로 결과가 출력되어, 궁극적으로 그리고 즉시 비즈니스 인사이트, 웃음, 브레이크 밟기 또는 작은 기쁨을 만들어 냅니다. 기계 학습에서 신경망은 디지털 시스템이 거의 동일한 방식으로 상황을 해석하고 대응할 수 있도록 합니다.

ANN은 디지털 뉴런으로 가득한 두뇌와 유사합니다. 대부분의 ANN은 실제의 가장 기본적인 모조품이지만, 여전히 대량의 비선형 데이터를 처리하여 인간의 개입이 필요할 수도 있을 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 은행 분석가는 ANN을 사용하여 대출 신청을 처리하고 신청자의 채무 불이행 가능성을 예측할 수 있습니다.

신경망으로 수행할 수 있는 작업

기계 학습에서 신경망은 복잡하고 변동성이 큰 입력 및 출력의 학습과 모델링, 보이지 않는 관계의 추론, 데이터 배포 제한 없는 예측에 사용됩니다. 신경망 모델은 사기 방지, 얼굴 인식 또는 자율 차량을 지원하는 데 도움이 될 수 있는 컴퓨터 비전 및 자연어 처리와 같은 많은 딥 러닝 애플리케이션의 기반입니다.

대부분의 기업은 비즈니스 의사 결정, 판매 전략, 재무 정책, 리소스 사용률을 알리기 위해 예측에 의존합니다. 그러나 기존 예측 방식의 한계 때문에 종종 주식 시장 가격과 같이 여러 가지 숨겨진 기본 요소가 있는 복잡하고 역동적인 프로세스를 예측하기가 어렵습니다. 기업이 대부분의 비즈니스 활동에 대한 정확한 예측을 개발할 수 있도록 딥 러닝 신경망 모델은 복잡한 비선형 관계를 표시하고 보이지 않는 요소를 모델링하도록 도와줍니다.

일반적인 신경망

다양한 유형의 AI 신경망이 있으며 각각은 다양한 딥 러닝 애플리케이션에 적합합니다. 비즈니스 및 기술 요구 사항에 적합한 ANN을 사용합니다. 일반적인 AI 신경망의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

CNN(나선형 신경망)

개발자는 CNN을 사용하여 AI 시스템이 이미지를 디지털 매트릭스로 변환할 수 있도록 지원합니다. 주로 이미지 분류 및 개체 인식에 사용되는 CNN은 얼굴 인식, 토픽 감지, 감정 분석에 적합합니다.

DNN(비나선형 신경망)

복잡한 또는 대용량 네트워크 신호가 손실되거나 다른 신호와 복잡하게 얽힌 경우 DNN을 통해 찾을 수 있습니다. DNN은 고해상도 이미지 및 광학 흐름 예상치를 처리하는 데 유용합니다.

GAN(생성적 대립 네트워크)

엔지니어는 GAN을 사용하여 학습 데이터의 특정 속성을 모방하는 새 정보나 자료를 생성하는 방법을 모델에 학습시킵니다. GAN은 모델이 원본과 복사본 간의 미묘한 차이를 구분하여 좀 더 신뢰할 수 있는 복사본을 만들도록 도와줍니다. GAN 애플리케이션에는 고화질 이미지 및 비디오 생성, 고급 얼굴 인식, 슈퍼 해상도가 포함됩니다.

RNN(순환 신경망)

RNN은 특정 시간 지연으로 숨겨진 레이어에 데이터를 입력합니다. 네트워크 컴퓨팅은 현재 상태의 과거 정보를 설명하며 더 높은 입력은 모델 크기를 변경하지 않습니다. RNN은 음성 인식, 고급 예측, 로봇 공학, 기타 복잡한 딥 러닝 워크로드에 적합합니다.

변환기

변환기는 순차적 입력 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 그러나 해당 데이터를 순차적으로 처리하는 것으로 제한되지 않습니다. 대신 변환기는 주의를 사용합니다. 이는 모델이 서로 다른 입력 데이터 조각에 서로 다른 수준의 영향을 할당하고 입력 시퀀스의 개별 데이터 조각에 대한 컨텍스트를 식별할 수 있도록 하는 기법입니다. 따라서 병렬화 수준을 높임으로써 모델 학습 시간을 줄일 수 있습니다.

기계 학습과 신경망 비교

신경망은 기계 학습의 하위 집합으로 간주되지만 신경망과 일반 기계 학습 모델 간에는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.

무엇보다 신경망은 일반적으로 일반 기계 학습 모델보다 더 복잡하며 더 독립적으로 작동할 수 있습니다. 예를 들어 신경망은 예측 및 결과가 정확한지를 자체적으로 확인할 수 있는 반면, 기계 학습 모델은 이를 구분하기 위해 기술 담당자의 입력이 필요합니다.

또한 신경망은 계속해서 학습하고 스스로 지능적인 결정을 내릴 수 있도록 구성되어 있습니다. 반면, 기계 학습 모델은 구체적으로 학습된 내용만을 기준으로 하는 의사 결정으로 제한됩니다.

Azure에서 딥 러닝 시작

신경망을 통한 이미지 인식을 지원하거나 빠르고 쉽고 정확한 BERT NLP 모델로 자연어 처리를 최적화합니다. Azure Machine Learning을 사용하여 모든 딥 러닝 모델 유형을 빌드하고 학습하고 배포하는 방법을 알아봅니다.

데이터 과학자용 기계 학습 살펴보기

Azure에서 클라우드 규모의 기계 학습 솔루션을 빌드하는 방법을 알아보고 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어용 기계 학습 도구를 살펴보세요.

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