딥러닝 (Deep Learning) 이란?

 

 

 

 

 

 

심층 학습(또는 딥 러닝)은 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집합이다. 이는 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계 학습 분야 중 하나로 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 표현하고 이를 학습하는 데 많은 연구가 진행되고 있다. 딥 러닝은 다양한 기법들을 사용하여 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리, 음성/신호 처리 등 다양한 분야에 적용되고 있다.

 

2012년에 스탠퍼드대학과 구글이 함께한 딥 러닝 프로젝트에서는 대규모의 컴퓨터 프로세서와 신경망, 그리고 심층 신경망(deep neural networks)을 사용하여 유튜브의 비디오에서 고양이를 인식하는 데 성공했다. 이러한 기술은 DistBelief라는 소프트웨어 프레임워크로 구현되었다. 또한, 다른 기업들도 딥 러닝에 관심을 갖고 있으며, 자체 개발팀이나 연구팀을 운영하여 다양한 분야에서 성과를 내고 있다.

 

 

딥러닝 역사

 

딥 러닝은 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 기계 학습 알고리즘으로, 인공신경망(ANN)에 기반하여 설계된 개념이다. 역사적으로 맥컬럭-월터 피츠가 1943년에 ANN의 가능성을 주장하고, 프랑크 로젠블랫이 1957년에 퍼셉트론이라는 ANN 개념을 실증하였으나 당시 성능 문제로 인해 주목받지 못했다.

 

하지만 1980년 일본 쿠니히코 후쿠시마(Kunihiko Fukushima)의 네오코그니트론(Neocognitron)과 1995년 힌튼에 의한 역전파 알고리즘의 도입으로 ANN은 다시 부활하였다. 1989년 얀 르쿤과 동료들이 오류역전파 알고리즘을 사용하여 심층 신경망(deep neural networks)을 소개하였으나, 당시 학습 시간이 매우 오래 걸려 다른 분야에 적용하기에는 어려움이 있었다.

 

1991년 세프 호흐라이터(Sepp Hochreiter)에 의해 발견된 기울기 문제(vanishing gradient problem)는 ANN 학습 속도를 느리게 하는 원인 중 하나로 지역 최솟값에 머무르게 되는 문제를 제기하였다. 이와 함께 초기 상태 설정, 과적합 문제 등이 ANN에 대한 불안감을 유발하였고, 2000년대까지는 다른 기법들이 주목받았다.

 

하지만 2000년대에 제프리 힌튼과 루슬란 살라쿠트디노프가 딥 러닝이라는 용어를 사용하며 다시 관심을 불러들이기 시작했다. 이들은 unsupervised RBM을 통해 사전훈련된 신경망을 과적합을 방지할 수 있는 초기화 지점으로 사용하고, 이를 supervised backpropagation과 결합하여 학습시키는 방법을 제안하였다.

 

또한 2013년에는 Drop-out이라는 개념이 소개되어 RBM 대신 사용되어 과적합을 방지할 수 있게 되었다. 이로 인해 딥 러닝 기술은 점차 발전하고, MIT와 가트너 등에서도 주목하는 기술로 자리매김하게 되었다.

 

 

 

딥러닝 부활

 

딥 러닝이 부활하게 된 이유는 크게 세 가지로 꼽을 수 있다.

 

● 기존 인공신경망의 단점 극복 : 과적합 문제를 해결하여 더욱 안정적인 학습이 가능해졌다. 하지만 이로 인해 학습시간이 단축된 것은 아니었다.

 

● 하드웨어의 발전 : 강력한 GPU의 등장으로 딥 러닝에서 복잡한 행렬 연산 시간이 크게 단축되었다. 이로 인해 대규모 데이터를 다루는데 효율적으로 사용할 수 있게 되었다.

 

● 빅 데이터의 활용 : 대량의 데이터와 SNS 사용자들에 의해 생성되는 다량의 자료와 태그 정보들이 종합되어 딥 러닝 학습에 이용될 수 있다. 초기 학습에는 일부 데이터에 대해 지도 학습을 수행하고, 나머지 트레이닝 셋에 대해서는 비지도 학습을 진행하여 인식기를 완성한다.

 

 

딥 러닝의 부활 이후 자동 음성 인식과 컴퓨터 비전 분야에서 최고 수준의 성능을 보여주고 있으며, 다양한 응용 분야에서 지속적인 성능 향상을 위해 다양한 데이터베이스를 사용한다. 특히 Convolution Neural Networks 기반의 딥 러닝 알고리즘이 컴퓨터 비전과 음성 인식 분야에서 탁월한 성능을 보이고 있다.

 

 

딥러닝 응용

 

● 자동 음성 인식 : 딥 러닝은 음성 인식 분야에서도 큰 발전을 이루었다. TIMIT 데이터셋을 활용하여 음소 순서 인식을 고려하며 음성 인식 성능을 평가하였고, 딥 러닝 모델이 기존 기법들보다 우수한 결과를 보여주었다.

 

● 영상 인식 : ImageNet 대회에서 딥 러닝을 활용한 합성곱 신경망(CNN) 구조가 기존 기계 학습 방법들을 뛰어넘는 결과를 달성하여 영상 인식 분야에서 주목받게 되었다. MNIST 데이터베이스를 사용한 이미지 분류에서도 딥 러닝 모델이 우수한 성능을 보여주고 있다.

 

● 자연어 처리 : 단어 표현(word embedding)과 재귀 신경망을 이용한 구성 벡터 문법(compositional vector grammar)을 활용하여 문장 및 구(phrase)를 분석하는데 딥 러닝이 활용되고 있다. 자연어처리 분야에서는 자동 번역, 감정 분석, 정보 검색 등에 최첨단 기술로 사용되고 있다.

 

● 약물 발견과 독성학 : 딥 러닝은 약물 발견 분야에서도 활용되며, 약의 효능 예측과 예상치 못한 부작용을 사전에 탐지하는 데에 활용된다. 약학 분야에서 가상 실험 방법에 적합한 기술로 인정받고 있다.

 

● 고객 관계 관리 : 딥 러닝은 직접 마케팅 기획이나 고객 관계 관리 자동화에 활용되며, 고객들에 대한 마케팅 활동의 값을 예측하는 데 사용된다.

 

 

딥 러닝은 여러 분야에서 혁신적인 성과를 이끌어내고 있으며, 빅 데이터와 강력한 하드웨어의 지원으로 인해 그 성능이 지속적으로 향상되고 있다. 딥 러닝은 이미 상용 음성인식 시스템과 영상 인식 기술에 적용되어 널리 사용되고 있으며, 앞으로도 더 많은 분야에서 새로운 응용과 성능 향상이 기대된다.

 

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(보너스) 머신러닝과 딥러닝의 차이

 

머신러닝과 딥러닝은 인공지능의 분야에 속하지만 구조, 데이터 요구 사항, 모델의 복잡성, 응용 분야 등에서 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.

 

구조의 차이

 

머신러닝 : 다양한 알고리즘을 사용하여 데이터를 처리하고 분석합니다. 입력 데이터로부터 특징을 추출하고 이를 기반으로 모델을 학습시킵니다.

 

딥러닝 : 인공 신경망을 기반으로 합니다. 여러 개의 은닉층을 가진 깊은 구조의 신경망을 사용하여 데이터를 학습하고 패턴을 발견합니다. 특징 추출을 자동으로 수행하며, 여러 층으로 구성된 신경망을 사용합니다.

 

데이터 요구 사항

 

머신러닝 : 상대적으로 작은 규모의 데이터셋을 사용할 수 있습니다.

 

딥러닝 : 많은 양의 데이터와 레이블 된 데이터셋이 필요합니다. 특히 복잡하고 대규모의 데이터셋에서 높은 성능을 발휘합니다.

 

모델의 복잡성

 

머신러닝 : 비교적 간단한 알고리즘과 몇 개의 특징을 기반으로 학습됩니다.

 

딥러닝 : 여러 층의 뉴런으로 구성된 복잡한 신경망으로 구성됩니다. 매우 복잡한 모델을 구성할 수 있으며, 데이터의 비선형적인 관계를 효과적으로 학습할 수 있습니다.

 

응용 분야

 

머신러닝 : 예측 분석, 패턴 인식, 추천 시스템, 자연어 처리 등에 적용됩니다.

 

딥러닝 : 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 자율주행 등과 같은 복잡하고 대규모의 데이터를 다루는 분야에서 높은 성능을 발휘합니다.

 

 

 

머신러닝과 딥러닝은 서로 보완적이며, 각각의 특성에 따라 적절한 분야와 응용에 적용됩니다. 딥러닝은 특히 대규모의 복잡한 데이터에서 높은 성능을 보이므로 이미지, 음성, 자연어 등과 같이 비구조적인 데이터 처리에 많이 사용됩니다. 반면 머신러닝은 다양한 분야에서 활용되며, 딥러닝과 함께 조합하여 더 높은 성능을 이끌어내기도 합니다.