딥러닝의 개념과 역사,구조와 원리 및 한계와 발전 방향등에 대해 알아보자

딥러닝 개념과 역사 및 구조와 원리를 통해 산업과 생활의 다양한 분야에서 변화가 기대되는 기술을 알아보자.

 

딥러닝은 인공지능(AI) 분야에서 가장 주목받는 기술 중 하나로 인공신경망을 이용해 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 기술입니다. 다양한 분야에서 활용되며 인간 수준의 인식으로 시스템을 구현할 수 있으며 산업과 생활의 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다. 딥러닝의 개념과 역사, 구조와 원리 및 한계와 발전 방향등을 알아보도록 하겠습니다.

출처-한국과학기술정보연구원(kisit)

 

 

딥러닝의 개념과 역사

 

딥러닝은 기계 학습의 하위 집합으로 대량의 데이터 세트를 기반으로 학습하고 결정하기 위한 인공 신경망을 훈련하는 것을 포함합니다. 인간 뇌의 구조와 기능에서 영감을 받은 일종의 기계학습 알고리즘 입니다.

딥 러닝의 기본적인 생각은 여러 레이어를 가진 신경망을 사용하여 원시 입력 데이터에서 점점 더 복잡한 기능을 학습하는 것입니다. 신경망의 각 계층은 이전 계층에서 특징을 학습하고 추출하여 모델이 입력 데이터의 보다 추상적이고 복잡한 표현을 학습할 수 있도록 합니다.

딥러닝은 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 애플리케이션에서 두드러진 성공을 거두고 있습니다. 이러한 응용 프로그램에는 많은 데이터가 포함되어 있기 때문에 딥 러닝은 기존의 기계 학습 접근 방식이 효과적이지 않을 수 있는 작업을 위한 특히 강력한 도구가 되고 있습니다.

딥러닝의 주요 이점 중 하나는 원시 데이터에서 자동으로 기능을 학습할 수 있다는 것으로 수동 기능 엔지니어링이 불필요해진다는 것입니다. 이를 통해 데이터의 기본 패턴과 관계가 잘 이해되지 않거나 관련 기능을 식별하기 어려운 영역에서 특히 유용해집니다. 전체적으로 딥러닝은 강력하고 빠르게 진보하는 인공지능 분야이며 산업과 사회의 많은 분야에 혁명을 가져올 수 있습니다.

 

딥러닝 역사는 1940년대로 거슬러 올라가 연구자들이 인간 뇌의 구조와 기능에서 영감을 받은 인공신경망(ANN)을 처음 개발하기 시작했습니다. 그러나 계산 능력과 데이터 가용성 제한 때문에 진전은 느리게 진행 됐습니다.

1980년대에는 신경망이 오류 피드백을 기반으로 접속 가중치를 조정해 보다 효율적으로 학습할 수 있도록 하는 백 전파라는 기술이 개발됐고 이것은 신경망에 대한 새로운 관심과 새로운 연구의 물결로 이어졌습니다.

1990년대 들어 딥러닝은 이미지, 음성, 텍스트 등 복잡한 데이터를 더 잘 처리하고 분석할 수 있었던 컨볼루션 신경망(CNN), 반복 신경망(RNN) 등 알고리즘 개발에 탄력이 붙었습니다.

이러한 진보에도 불구하고 딥러닝의 진보는 2000년대 초반까지 더디게 흘러갔습니다. 2000년대 초에는 계산 능력 향상과 대규모 데이터 세트 가용성이 연구자들이 더 깊고 복잡한 신경망을 훈련하기 시작했습니다. 이는 이미지 인식과 자연어 처리 등의 분야에서 획기적인 성과를 가져왔고 이 분야에 대한 새로운 관심과 투자 물결을 일으켰습니다.

2012년 제프리 힌튼이 이끄는 팀은 ImageNet 데이터셋에서 기록적인 정확도를 달성한 심층 컨볼루션 신경망 개발을 통해 딥러닝의 중요한 돌파구를 달성했습니다. 이는 이 분야의 전환점이 됐고 강력하고 널리 적용 가능한 기술로 딥러닝을 확립하는 데 도움이 됐습니다.

이후 자율주행차, 헬스케어, 금융 등의 분야에서 새로운 알고리즘, 아키텍처, 애플리케이션이 개발되면서 딥러닝이 빠르게 진행되고 있습니다. 오늘날 딥러닝은 빠르게 성장하고 영향력 있는 분야이며, 미래를 향해 폭넓은 흥미로운 가능성을 가지고 있습니다.

 

 

딥러닝에서 사용되는 기술과 알고리즘

 

딥러닝은 인공신경망의 훈련과 전개에서 특정 과제에 대처하기 위해 설계된 다양한 기술을 포함합니다. 아래는 딥러닝에 사용되는 주요 기술 중 몇 가지를 보여줍니다.

1. 지도 학습: 딥 러닝의 가장 일반적인 유형이며, 각 입력에 대해 올바른 출력이 제공되는 레이블이 지정된 데이터 모델을 훈련해야 합니다. 모델은 이러한 예를 기반으로 입력을 출력에 매핑하는 방법을 학습합니다.

2. 비지도 학습: 라벨이 없는 데이터에 관한 모델의 교육이 포함됩니다. 모델은 어떤 출력을 생성할지에 대한 지침 없이 데이터 내 패턴과 구조를 식별하는 방법을 학습합니다. 감독되지 않은 학습은 클러스터링 및 이상 검출 등의 작업에 사용할 수 있습니다.

3. 준지도 학습: 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터의 조합에 관한 모델 교육이 포함됩니다. 모델은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 학습하기 위해 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하는 방법을 학습하여 보다 효율적이고 효과적으로 학습할 수 있도록 합니다.

4. 전송 학습: 사전 훈련된 신경망을 사용하여 학습한 기능을 새로운 작업 또는 데이터 세트에 재사용하는 것이 포함됩니다. 전송 학습은 새로운 모델 교육에 필요한 데이터 양과 시간을 크게 줄일 수 있어 많은 딥 러닝 애플리케이션에서 널리 사용되고 있습니다.

5. 강화 학습: 에이전트가 보상 신호를 기반으로 환경에서 의사 결정을 내리는 방법을 학습하는 것이 포함됩니다. 강화 학습은 게임 플레이, 로봇 공학, 추천 시스템 등 다양한 애플리케이션에 사용되고 있습니다.

6. 생성 모델: 훈련 데이터 세트와 유사한 새로운 데이터를 생성하도록 설계된 신경망입니다. 생성 모델은 이미지와 비디오 합성, 데이터 증강, 이상 검출 등 다양한 애플리케이션에 사용되고 있습니다.

딥러닝에는 그 밖에도 많은 기술이 사용되고 있으며, 이 분야는 항상 새로운 진보와 혁신을 통해 진화하고 있습니다.

 

딥러닝 알고리즘은 딥러닝 분야의 핵심 구성요소로 다양한 업무를 수행하기 위해 인공신경망을 훈련하는 데 사용됩니다. 아래는 가장 일반적으로 사용되는 딥러닝 알고리즘 중 몇 가지를 보여줍니다.

1. 인공신경망(ANN): 딥러닝의 기초이며 뇌 내 생물학적 뉴런의 구조와 기능에서 영감을 얻고 있습니다. ANN은 백 전파라고 불리는 프로세스를 통해 입력과 출력 매핑을 학습하는 상호 연결 노드 레이어로 구성됩니다.

2. 컨볼루션 신경망(CNN): 이미지 및 비디오 데이터 처리에 특화된 ANN 유형입니다. 컨볼루션 레이어를 사용하여 입력 이미지에서 특징을 추출하고 이미지 내 패턴과 구조를 인식하는 방법을 배울 수 있습니다.

3. 반복 신경망(RNN): 자연 언어나 음성등의 시퀀셜 데이터의 처리에 특화한 타입의 ANN입니다. 데이터 포인트 간의 시간적 의존관계를 캡처하기 위해 반복층을 사용하여 입력 데이터의 콘텍스트를 고려한 예측과 응답을 생성할 수 있습니다.

4. 자동 인코더: 입력 데이터의 압축 표현을 학습하도록 설계된 신경망의 일종입니다. 자동 인코더는 입력을 압축 표현에 매핑하는 인코더 네트워크와 압축 표현을 원래 입력으로 되돌리는 디코더 네트워크로 구성됩니다.

5. 생성적 적대 네트워크(GAN): 제너레이터 네트워크와 디스크립터 네트워크의 두 부분으로 구성된 신경망의 일종으로, 트레이닝 데이터 세트와 유사한 새로운 데이터를 생성하기 위해 함께 훈련됩니다. GAN은 이미지와 비디오 합성, 데이터 증강, 이상 검출 등 다양한 애플리케이션에 사용되고 있습니다.

6. 심층 신념 네트워크(DBN): 제한된 볼츠만 머신(RBM)이라고 불리는 비감시 학습 알고리즘 유형을 사용하여 훈련되는 노드의 여러 층으로 구성된 신경망 유형입니다. DBN은 음성 인식 및 이미지 분류 등의 작업에 사용되고 있습니다.

그 밖에도 많은 딥러닝 알고리즘이 있으며, 이 분야는 항상 새로운 진보와 혁신을 통해 진화하고 있습니다.

 

딥러닝 신경망의 구조와 원리

출처-KISIT : 딥러닝 구조

 

 

딥러닝 신경망의 구조와 원리는 사용되는 특정 아키텍처에 따라 다를 수 있지만 일반적으로 모두 동일한 기본 원리를 따릅니다.

하이레벨에서 딥러닝 신경망은 입력층, 하나 이상의 숨겨진 층 및 출력층으로 구성된다. 입력 레이어는 가공되지 않은 데이터를 수신한 후 숨김 레이어에 의해 처리되어 출력 예측이 생성됩니다. 출력 레이어는 최종 예측 또는 분류를 제공합니다.

신경망은 서로 연결된 노드 또는 뉴런으로 구성되어 있으며, 이들은 층으로 구성되어 있습니다. 각 뉴런은 이전 층의 뉴런에서 입력을 받아 해당 입력을 처리하고 다음 층의 뉴런으로 출력을 전달합니다.

각 뉴런이 수행하는 처리는 일반적으로 입력값의 가중합이며, 그 뒤에 비선형 활성화 함수가 이어집니다. 가중치는 뉴런 간의 연결 강도를 결정하고 훈련 과정 중에 학습됩니다. 활성화 함수는 모델에 비선형성을 도입하여 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 복잡한 관계를 학습할 수 있습니다.

딥러닝에서는 숨겨진 층 수와 각 층의 뉴런 수가 매우 많아져 모델이 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 매우 복잡한 관계를 학습할 수 있습니다. 단, 최적화해야 하는 파라미터가 다수 존재하기 때문에 이로 인해 모델 훈련이 매우 어려울 수도 있습니다.

이 과제를 극복하기 위해 딥러닝은 모델이 예측된 출력과 실제 출력 사이의 차이를 최소화하기 위해 뉴런 간 연결 무게를 조정할 수 있는 백 전파와 같은 기술을 사용합니다. 이 프로세스는 모델이 원하는 수준의 정확도를 달성할 때까지 반복마다 가중치가 업데이트되고 반복됩니다.

전체적으로 딥러닝 신경망의 구조와 원리로 입력 데이터와 출력 데이터의 복잡한 관계를 학습하고 모델링할 수 있어 이미지와 음성 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등 폭넓은 응용 분야에 유용합니다.

 

 

자연어 처리 분야에서의 딥러닝 응용사례

 

딥러닝은 컴퓨터가 인간의 언어를 보다 효과적으로 이해하고 처리할 수 있게 해 자연어처리(NLP) 분야에 혁명을 일으켰습니다. 다음은 NLP에서 딥러닝 응용 사례 중 몇 가지입니다.

1. 언어 모델링: 반복 신경망(RNN)이나 변압기와 같은 딥러닝 기술은 단어 또는 문자 시퀀스 확률을 예측할 수 있는 언어 모델을 구축하는 데 사용되어 왔습니다. 이러한 언어 모델은 음성 인식, 기계 번역, 텍스트 생성 등의 작업에 사용됩니다.

2. 감정분석: 컨볼루션 신경망(CNN)과 반복 신경망(RNN)과 같은 딥러닝 알고리즘을 사용하여 긍정적이거나 부정적인 텍스트의 감정을 분류했으며 소셜 미디어 감시나 고객 피드백 분석 등의 애플리케이션에 도움이 됩니다.

3. 명명된 엔티티 인식: 딥 러닝 알고리즘은 사람, 조직, 장소 등의 이름이 붙은 엔티티를 텍스트에서 자동으로 추출하는 데 사용됩니다. 이것은 정보 검색이나 질문 응답 시스템 등의 애플리케이션에서 도움이 됩니다.

4. 텍스트 분류: 딥러닝 알고리즘은 텍스트를 스팸 필터링, 주제 분류, 정서 분석과 같은 범주로 분류하기 위해 사용되었습니다.

5. 텍스트 요약: 주의 메커니즘과 같은 딥 러닝 기술은 텍스트 요약을 생성하는 데 사용되어 왔으며 뉴스 기사 요약이나 문서 요약 등의 애플리케이션에서 도움이 됩니다.

6. 질문에 대한 답변: 딥러닝 알고리즘은 자연어 쿼리를 이해하고 응답할 수 있는 질문 응답 시스템을 구축하는 데 사용되어 왔으며 고객 서비스 챗봇이나 가상 어시스턴트 등의 애플리케이션에서 도움이 됩니다.

 

결론적으로 딥러닝은 NLP 시스템의 기능을 크게 향상해 컴퓨터가 인간 언어를 보다 효과적이고 정확하게 처리하고 이해할 수 있도록 했습니다

 

 

딥러닝의 한계와 발전방향

최근 딥러닝의 놀라운 성과에도 불구하고 연구자와 실천자가 고려해야 할 몇 가지 한계와 과제가 있습니다.

1. 데이터 의존성: 딥러닝 알고리즘은 학습과 일반화를 잘 수행하기 위해 대량의 고품질 데이터를 필요로 합니다. 많은 애플리케이션에서는 충분한 데이터 취득과 라벨링에 시간과 비용이 소요될 수 있습니다.

2. 블랙박스의 성질: 딥러닝 모델은 종종 블랙박스로 취급되는데, 이는 의사결정 과정이 투명하지 않아 쉽게 해석할 수 없음을 의미합니다. 이로 인해 모델이 특정 출력을 생성하는 이유나 오류를 진단 및 수정하는 것이 어려울 수 있습니다.

3. 오버핏: 딥 러닝 모델은 트레이닝 데이터에 너무 쉽게 적합할 수 있습니다. 즉, 트레이닝 데이터에서는 양호한 성능을 발휘하지만 새로운 데이터로는 불충분합니다. 정규화 기법은 이 문제를 줄이는 데 도움이 되지만 여전히 과제로 남아 있습니다.

4. 계산 복잡성: 딥러닝 모델은 계산 부하가 높고 훈련과 도입에 강력한 하드웨어가 필요합니다. 이는 고성능 컴퓨팅 리소스에 액세스 할 수 없는 연구자나 실무자에게 큰 장벽이 될 수 있습니다.

5. 인과관계 결여: 딥러닝 모델은 종종 변수 간 인과관계에 대한 통찰을 제공하지 않습니다. 이로 인해 기본적인 메커니즘을 이해하는 것이 중요한 애플리케이션에서의 유용성이 제한될 수 있습니다.

6. 제한된 전송성: 딥 러닝 모델은 종종 특정 작업이나 도메인에 특화되어 있으며 새로운 작업이나 도메인에 대해 잘 일반화되지 않을 수 있습니다. 이를 통해 적응성이 중요한 애플리케이션에서의 유용성이 제한됩니다.

 

이런 것으로 볼 때 딥러닝은 다양한 애플리케이션에서 두드러진 성공을 보이고 있지만 그 한계를 인식하고 적절한 경우 대체 접근법을 고려하는 것이 중요합니다. 연구자와 실무자는 특정 애플리케이션에 적합한 기법을 선택할 때 딥러닝의 장점과 단점을 신중하게 고려해야 합니다.

 

 

딥러닝 발전 방향은 하드웨어, 소프트웨어 및 새로운 연구 결과의 진보로 끊임없이 진화하고 있다는 것입니다. 다음은 딥러닝이 현재 향하고 있는 주요 방향성을 몇 가지 보여줍니다.

1. 지속적인 학습: 지속적인 학습은 딥 러닝 모델이 이전의 지식을 잊지 않고 새로운 데이터로부터 지속적으로 학습할 수 있도록 하는 것을 목적으로 하는 새로운 연구 방향입니다. 자율 시스템이나 개인화된 의료 등의 애플리케이션에 있어서 중요합니다.

2. 설명성: 딥러닝 모델의 해석 가능성은 연구자들이 몰두하고 있는 중요한 문제입니다. 딥러닝 모델을 보다 투명하고 설명 가능하게 함으로써 새로운 도메인에 적용할 수 있어 의사결정 프로세스의 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다.

3. 멀티모달 학습: 멀티모달 학습에는 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 다른 양식의 정보를 조합하여 보다 견고하고 포괄적인 모델을 구축하는 것이 포함됩니다. 여러 감각 입력을 통합해야 하는 자율주행차 등의 애플리케이션에 중요합니다.

4. 강화학습: 강화학습에는 모델의 행동에 대한 피드백을 받아 시행착오를 통해 학습하는 훈련이 포함됩니다. 이 접근법은 게임 플레이, 로봇 공학, 제어 시스템 등의 애플리케이션에 적용되고 있습니다.

5. Few-shot 및 Zero-shot 학습: Few-shot 및 제로샷 학습 기술을 통해 딥러닝 모델은 몇 가지 예로부터 학습하거나 전혀 학습하지 않을 수 있습니다. 데이터가 부족한 애플리케이션이나 취득 비용이 높은 애플리케이션에 중요합니다.

6. 적대적 학습: 적대적 학습은 입력 데이터의 작은 섭동이 모델이 잘못된 예측을 할 수 있는 적대적 공격에 대해 견고하도록 모델을 훈련하는 것을 포함합니다. 보안이나 프라이버시 등의 애플리케이션에 있어서 중요합니다.

 

전반적으로 딥러닝 개발 방향은 모델의 능력을 향상하고 해석 가능성과 견고성을 향상하며 새로운 도메인과 애플리케이션에 적용 가능성을 확대하는 데 초점이 맞춰져 있습니다.