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현대 사회를 살아가는 우리의 삶 속에는 머신러닝과 딥 러닝이 함께 하고 있습니다. 이들은 인공지능의 한 분야이며 활용되고 있는 사례들이 계속해서 늘어나고 있는 중입니다. 딥 러닝은 인간의 뇌 구조와 기능에서 영감을 받게 된 알고리즘의 일종인 신경망의 생성을 다루고 있는 기계 학습의 하위 분야라고 할 수 있습니다. 오늘은 이에 대해 알아보도록 하겠습니다.
딥 러닝은 쉽게 말해서 예시를 통하여 학습하는 것을 컴퓨터가 수행할 수 있게 가르치는 머신 러닝 기법입니다. 이제는 기계도 학습을 하는 시대입니다. 바로 머신러닝과 딥 러닝을 통해서 말입니다. 머신러닝의 하위 집합으로 인간의 두뇌처럼 작동하도록 모델링 된 알고리즘인 인공 신경망이 대량의 데이터에서 학습을 합니다. 핵심 구성 요소는 인공 뉴런이라 불리는 상호 연결되어 있는 노드의 여러 층으로 구성된 심층 신경망의 사용입니다. 이는 입력 계층과 숨김 계층 그리고 출력 계층으로 구성이 되어 있습니다.
딥 러닝의 작동 방식
딥 러닝 방식은 신경망 아키텍처를 사용합니다. 그래서 종종 심층 신경망이라고도 불립니다. '딥'이라는 말은 뉴럴 네트워크를 구성하는 숨겨진 레이어의 수를 의미합니다. 기존 뉴럴 네트워크는 숨겨진 레이어가 2~3개에 불과하지만 딥 네트워크는 150개에 이르는 경우가 있습니다. 해당 모델은 수동으로 특징을 추출하지 않고 데이터에서 직접 기능을 학습하는 신경망 아키텍처와 함께 레이블링 된 대단위 데이터를 활용하여 훈련을 하게 됩니다.
가장 많이 사용되는 딥 신경망 유형 중 하나가 바로 Convolutional Neural Networks입니다. CNN은 입력 데이터에 대해 컨벌루션을 취함으로 특징을 추출하고 2D 컨벌루션 레이어를 사용하는 차원 데이터 처리에 적합한 아키텍처입니다. 이를 사용하게 되면 수동으로 특징 추출을 할 필요가 없기 때문에 이미지를 분류하는 데 사용되는 특징을 식별하지 않아도 됩니다. 이미지에서 직접 특징을 추출하여 작동되는 것입니다. CNN은 수십 개 혹은 수백 개의 숨겨진 레이어를 사용해 이미지의 다른 특징을 감지하는 방법을 학습합니다.
딥 러닝 사용 분야
여러 분야에서 딥 러닝은 사용되고 있습니다. 앞서 간단하게 설명드린 이미지 인식이 있습니다. 해당 작업에서는 딥 러닝 모델은 이미지의 객체를 인식하고 분류하도록 훈련이 되고 있습니다. 사진에서 차량이나 건물을 인식하도록 훈련을 하고 합성곱 신경만은 이미지에서 특징을 추출해 패턴 인식을 배울 수 있어 일반적으로 사용되고 있습니다. 이를 통해 자율 주행차나 보안 시스템 등 여러 분야에서 이용하고 있습니다.
다음은 자연어 처리입니다. 언어 번역이나 텍스트 생성 혹은 감정 분석과 같은 작업에서 사용량이 늘어나고 있습니다. 반복 신경망과 변압기 네트워크는 일반적으로 NLP 작업에 쓰이고 있습니다. 언어의 맥락을 학습하고 인간과 같은 반응을 생성할 수 있습니다. 딥 러닝 모델은 음성 인식의 성능을 향상하는 데 쓰이기도 합니다. 음성에서 패턴을 인식하는 방법을 학습하고 음성을 텍스트로 높은 정확도로 변환할 수 있습니다. 이는 시리와 알렉사와 같은 가상 비서와 콜센터에서 많이 사용 중입니다. 주식 시장을 예측하고 금융 사기를 탐지하며 데이터를 분석해 정보에 기본을 둔 투자 결정을 내리는 재무 분야에서도 쓰이고 있습니다. 딥 러닝은 여러 분야에 걸쳐 폭넓게 응용되고 있습니다. 높은 정확도로 학습을 하며 예측이 가능합니다. 앞으로도 빠르게 발전할 것이며 그 가능성은 무한하다고 볼 수 있습니다.