📢 [모두를 위한 IT 용어] 는 IT 용어를 쉽게 설명하는 연재글입니다. IT는 현대 사회에서 중요한 분야이지만, 사용되는 용어들이 어렵게 느껴질 수 있습니다. 이 포스팅 시리즈를 통해 IT 용어들을 쉽게 풀어서 설명하려고 합니다. 함께 IT 용어와 친해지고 일상에서 유용하게 활용해봐요!
딥러닝 - 제 3차 인공지능 붐의 주역
딥러닝은 머신러닝 기술 중 하나로 빅데이터 기술, 컴퓨터 성능의 향상으로 높은 성능과 좋은 결과를 얻을 수 있게 발전되었습니다. 뉴럴 네트워크의 계층을 깊이 했다는 특징때문에 심층학습이라고도 불립니다.
딥러닝은 인공지능의 한 분야로서, 인간의 뇌의 동작 방식에서 영감을 받은 인공신경망을 사용하여 복잡한 문제를 해결하고 패턴을 학습하는 기술입니다. 딥러닝은 다층 퍼셉트론이라고도 불리는 심층신경망을 구축하고 학습하는 과정을 포함합니다.
뉴럴 네트워크
뉴럴 네트워크는 인간의 뇌 기능을 모방한 개념으로 주어진 입력의 중요도가 뉴런으로 구성된 네트워크로 전해지면서 계산되고 출력을 얻을 수 있게하는 학습 원리입니다.
뉴럴 네트워크는 딥러닝의 기본 구성 요소로 수많은 뉴런들이 네트워크로 연결되어 정보를 처리하고 전달합니다. 각 뉴런은 입력 값을 받아 가중치를 곱하고 활성화 함수를 통과시켜 출력 값을 계산합니다. 이러한 계산은 여러 층으로 구성된 신경망을 통해 이루어지며, 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됩니다. 은닉층은 입력과 출력 사이에 위치하여 중간 특성을 추출하는 역할을 수행합니다.
이세돌 VS 알파고 바둑 대국
알파고는 구글에서 개발한 바둑 프로그램으로 딥러닝을 사용해 자기 자신과의 대국을 반복해서 실력을 키웠습니다.
알파고와 이세돌의 바둑 대결은 딥러닝의 혁신적인 성과 중 하나로 평가받았습니다. 알파고는 딥러닝과 강화학습 기술을 결합하여 바둑에서 세계적인 기사 이세돌을 이기는 능력을 갖춘 인공지능입니다. 알파고는 많은 기보와 전략을 학습하고, 게임을 플레이하며 경험을 쌓아가는 과정을 통해 점차 강해졌습니다. 이는 딥러닝의 놀라운 업적으로서 기존의 전통적인 방식을 뛰어넘는 성과를 보여주었습니다.
딥러닝, 어떻게 학습하는가? - 오차 역전파
딥러닝은 오차 역전 파법이라는 방법으로 학습합니다.
딥러닝에서 사용되는 오차 역전파(Backpropagation)는 신경망을 학습시키기 위한 기법 중 하나입니다. 이 방법은 신경망의 출력 값과 실제 값 사이의 오차를 역으로 전파하여 각 계층의 가중치를 조정하고, 그 과정을 반복함으로써 신경망이 학습을 진행하는 방법입니다.
오차 역전파는 네트워크의 순전파와 역전파 두 단계로 이루어집니다. 먼저, 입력 데이터가 순전파되어 출력을 계산하고, 이 출력과 실제 값 간의 오차를 계산합니다. 그런 다음, 이 오차를 출력층부터 입력층까지 거꾸로 전파하며 각 계층의 가중치를 업데이트합니다.
오차 역전파 과정에서는 경사 하강법(Gradient Descent)이 사용됩니다. 경사 하강법은 가중치를 조금씩 조정하여 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행하는 알고리즘입니다. 역전파 과정에서는 각 가중치의 기여도를 계산하고, 이를 이용하여 경사 하강법을 적용하여 가중치를 업데이트합니다.
이러한 오차 역전파 과정은 신경망이 입력과 출력 사이의 복잡한 관계를 학습할 수 있게 해줍니다. 각 계층에서의 오차 역전파는 그 계층이 입력으로부터 받은 신호를 얼마나 잘 처리하는지를 측정하고, 이를 통해 신경망이 가중치를 조정하여 정확한 결과를 도출할 수 있도록 도와줍니다.
오차 역전파는 딥러닝의 핵심 개념 중 하나로 복잡한 신경망 구조에서도 효과적인 학습을 가능하게 합니다. 이를 통해 딥러닝 모델은 다양한 문제를 해결하고 데이터로부터 의미 있는 특징을 추출하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.
이미지 처리
딥러닝은 이미지 처리 분야에서도 큰 역할을 합니다. 이미지 인식, 분류, 분할 등의 작업에 딥러닝 기술이 널리 사용됩니다. 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지 처리에 특화된 딥러닝 구조로, 이미지의 특징을 추출하고 분류하는 데 효과적입니다. 이를 통해 얼굴 인식, 물체 검출, 자율주행 차량의 시각 인식 등 다양한 응용이 가능해졌습니다.
딥러닝은 데이터의 양과 품질, 모델의 구조와 매개변수 설정, 계산 리소스 등 여러 요소에 영향을 받습니다. 대규모의 데이터셋과 강력한 하드웨어 리소스를 활용하면 더욱 정확하고 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 그러나 이에는 학습 시간과 계산 비용이 증가하는 등의 문제가 따르기도 합니다.
딥러닝은 기술의 발전과 함께 다양한 분야에서 활용되고 있으며 우리의 삶과 사회에 큰 영향을 미치고 있습니다. 의료, 자율주행, 보안, 예술 등 다양한 분야에서 더욱 혁신적인 성과를 이루어내고 있습니다. 딥러닝은 인공지능 기술의 핵심 요소로서 계속해서 발전해 나가고 있습니다.
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