들어가기 전
이번에는 딥러닝에 대해 공부하려고 합니다. 딥러닝은 현재 사회에서 가장 핫한 분야 중 하나입니다. 성능과 활용 가능성이 높아져 가면서 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 딥러닝을 이용해 질병 진단에 대한 정확도를 높이고, 자율 주행 자동차 분야에서는 인간의 시각과 비슷한 시각을 가진 딥러닝 알고리즘을 이용해 사고 발생을 예방하고 있습니다. 이처럼 딥러닝은 우리 생활의 다양한 분야에서 활용되고 있어, 딥러닝에 대한 이해와 습득은 매우 중요합니다.
제가 딥러닝 쪽으로 방향을 확고히 할지는 모르겠지만, 우선 배워둬서 나쁠 건 전혀 없을 거라고 생각해 이번에 열심히 공부하려고 합니다. 지금 사회적으로 큰 이슈가 되고 있는 챗봇 ChatGPT의 경우도 딥러닝을 기반으로 만들어졌습니다. 그래서 한 번 딥러닝을 공부해 보기로 했습니다.
현재 다니고 있는 대학에서는 인공지능/빅데이터 및 웹 등 IT 분야 최신 기술을 연구하는 연구실에 들어오게 되었습니다. 이곳에서는 쉽게 접하기 힘든 딥러닝 서버 등 다양한 장비와 시설을 제공해 주기에 내가 이 분야를 공부하는 데 큰 도움이 될 것이라고 생각했습니다. 더불어, 이 연구실에서는 다양한 분야에서 딥러닝을 적용하는 연구도 진행하고 있어, 딥러닝의 다양한 활용 방법을 배울 수 있을 것입니다.
딥러닝을 공부하기 전에, 딥러닝을 포괄하는 머신러닝에 대해 알아볼 필요가 있다고 생각합니다. 머신러닝은 딥러닝의 기초가 되는 분야이며, 데이터 분석과 패턴 인식, 예측 및 최적화 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 따라서 머신러닝에 대한 이해는 딥러닝 공부에 매우 중요합니다. 이를 위해, 머신러닝의 핵심 개념과 알고리즘 등을 공부하고 이를 실제로 적용해 볼 계획입니다.
머닝러신이란?
머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 학습하고 패턴을 찾아내어 예측 또는 분류를 수행할 수 있도록 하는 인공지능 분야이다. 학습과 개선을 위해 명시적으로 컴퓨터를 프로그래밍하는 대신, 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 경험을 통해 개선하도록 훈련하는데 중점을 둡니다. 머신러닝은 통계학, 최적화 이론 등 다양한 분야에서 발전되어 왔으며, 데이터를 활용하여 컴퓨터가 학습하는 방식은 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등으로 나눌 수 있습니다.
지도학습이란?
지도학습은 머신러닝의 세 가지 학습 방법 중 하나입니다. 데이터에서 반복적으로 학습하는 알고리즘을 사용하여 컴퓨터가 어디를 찾아봐야 하는 지를 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 숨겨진 통찰력을 찾을 수 있도록 하는 데이터 분석 방법입니다. 즉, 레이블이 달린 데이터를 사용하여 입력과 출력 간의 관계를 학습하는 방법이라고 할 수 있습니다. 컴퓨터가 새로운 데이터를 입력받았을 때, 이전에 학습한 데이터들을 가지고 출력값을 예측하는 데 사용됩니다. 지도학습에서는 분류(classification), 회귀(regression), 시퀀스(sequence) 예측 등 다양한 문제를 해결하는 데에 사용됩니다. 대부분의 실제 문제에서는 레이블이 달린 데이터가 존재하기 때문에, 지도학습은 매우 유용하게 활용됩니다.
간단하게 지도학습에 대해 한 줄로 설명하자면 정답이 있는 데이터를 활용하여 데이터를 학습시킨다고 할 수 있습니다. '
분류란?
- 주어진 데이터를 정해진 카테고리에 따라 분류하는 문제를 말합니다
회귀란?
- 어떤 데이터들의 특징을 기준으로, 연속된 값을 예측하는 문제로 주로 어떤 패턴이나 트렌드, 경향을 예측할 때 사용됩니다.
비지도학습이란?
비지도학습은 머신러닝의 세 가지 학습 방법 중 하나입니다. 레이블이 달리지 않은 데이터를 사용하여 입력 데이터에 내재된 구조를 발견하고 이를 학습하는 방법입니다. 즉, 입력 데이터 자체의 특징이나 패턴을 찾아내는 것이 목표입니다. 정답을 알려주지 않은 채 오로지 데이터의 특징과 패턴을 기반으로 모델이 스스로 판단합니다. 비지도 학습은 데이터 자체가 부족하거나 훈련 데이터를 수집하기에는 비용이 너무 높은 등의 이유로 출력에 대해 알 수 없거나 활용할 수 없을 때 주로 사용됩니다. 비지도 학습에서는 군집화와 연관이라는 개념이 사용된다.
간단하게 비지도학습에 대해 한 줄로 설명하자면 정답 없이 데이터를 학습하는 알고리즘이라고 할 수 있습니다.
군집화란?
- 유사한 특징을 가진 데이터들을 같은 그룹으로 묶는 기술입니다. 이를 통해 데이터의 구조나 패턴을 발견하고 이를 분석하는 데에 사용됩니다.
- 군집화는 주어진 데이터를 자동으로 분류하며, 각 군집은 비슷한 특성을 공유합니다. 이는 데이터의 내재된 구조를 파악하는 데에 유용하며, 예를 들어 고객들의 구매 패턴을 분석하여 세분화된 마케팅 전략을 수립하는 데에 활용될 수 있습니다.
연관이란?
- 데이터들 간의 연관성을 찾아내는 기술입니다. 이를 통해 어떤 상품을 구매한 고객이 다른 상품도 함께 구매하는지 등을 파악할 수 있습니다.
강화학습이란?
강화 학습은 머신러닝의 세 가지 학습 방법 중 하나입니다. 지도 학습과 비지도 학습과는 조금 다른 개념입니다. 정답이 따로 정해져 있는 것이 아니라 자신이 한 행동에 대한 보상을 받으며 경험과 보상을 통해 학습합니다. 이 학습 방법은 보상을 최대화하는 행동을 취하도록 자율적으로 학습시키고, 어떤 상황에서 어떤 행동을 취해야 하는지를 결정하기 위한 정책을 학습합니다. 예시로 우리가 잘 알고 있는 알파고가 강화학습에 해당할 수 있다고 볼 수 있습니다.
딥러닝이란?
머신러닝의 한 종류로, 신경망 기술을 사용하여 데이터를 분석하고 예측하는 방식입니다. 신경망은 인간의 뇌를 모방한 컴퓨터 모델로, 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있습니다. 입력층에는 데이터가 입력되고, 은닉층에서는 입력된 데이터를 처리하여 출력층에서 결과를 출력합니다. 이러한 과정에서 가중치와 편향 값이 조정되며, 학습이 이루어집니다. 딥러닝은 1980년대 이후 다양한 연구와 기술 발전을 거쳐 현재에 이르렀습니다. 딥러닝은 다양한 분야에서 응용되고 있으며, 그중에서도 대표적인 분야로는 이미지 인식, 음성 인식, 자율 주행 등이 있습니다.
딥러닝 응용?
첫째, 이미지 인식 분야에서는 딥러닝 기술을 이용하여 사물, 얼굴, 장면 등의 이미지를 인식하고 분류하는 기술을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전 분야에서는 딥러닝을 이용하여 자율 주행 자동차의 주행 환경을 분석하고, 장애물과 보행자를 인식하여 안전하게 운전할 수 있도록 합니다.
둘째, 음성 인식 분야에서는 딥러닝을 이용하여 음성 신호를 처리하고, 인간의 언어를 이해하는 기술을 개발하고 있습니다. 이를 바탕으로 음성 인식 기술을 활용하여 인공지능 스피커, 음성 비서 등 다양한 응용 분야에 적용됩니다.
셋째, 자율 주행 분야에서는 딥러닝을 이용하여 주행 환경을 인식하고, 운전 전략을 결정하는 기술을 개발하고 있습니다. 자율 주행 자동차가 카메라와 레이더를 이용하여 주변 환경을 인식하고, 딥러닝 알고리즘을 이용하여 운전 전략을 결정합니다.
넷째, 의료 분야에서는 딥러닝을 이용하여 질병 예측, 진단, 치료 등에 활용되고 있습니다. 딥러닝을 이용한 의료 영상 분석 기술은 CT, MRI 등의 의료 영상을 자동으로 분석하여 질병 진단을 돕는 중요한 역할을 합니다.
이처럼 딥러닝은 다양한 분야에서 응용되며, 기술 발전에 따라 더 많은 분야에서 활용될 것으로 예상됩니다.
