딥러닝(DL)은 여러 계층으로 구성된 신경망을 사용하여 데이터의 복잡한 패턴을 모델링하는 데 중점을 둔 머신러닝(ML) 의 하위 집합입니다. 딥러닝은 인공지능(AI)의 발전을 이끄는 혁신적인 기술로, 시스템이 방대한 양의 데이터로부터 학습할 수 있게 해줍니다.
딥러닝의 핵심은 층으로 구성된 상호 연결된 노드 또는 뉴런으로 구성된 신경망(NN)입니다. 각 뉴런은 입력을 처리하고 다음 레이어로 출력을 전달함으로써 인간 두뇌의 작동을 모방합니다. 딥러닝은 여러 개의 레이어, 즉 '딥'을 사용해 원시 데이터에서 더 높은 수준의 특징을 포착합니다.
CNN(컨볼루션 신경망)은 이미지 데이터와 관련된 작업에 특히 효과적입니다. CNN은 컨볼루션 레이어를 적용하여 가장자리와 텍스처와 같은 특징을 추출하므로 컴퓨터 비전(CV) 애플리케이션에 이상적입니다.
딥러닝은 MRI 및 CT 스캔과 같은 의료 영상 분야에 적용되어 의료 서비스를 혁신하고 있습니다. 시스템은 CNN을 활용하여 이상 징후를 감지하고 정확한 진단을 지원하여 정밀도와 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
자율주행차는 물체를 감지하고 주변 환경을 이해하기 위해 딥러닝에 의존합니다. 비전 AI를 사용하면 자동차는 장애물을 식별하고, 교통 표지판을 읽고, 실시간 주행 결정을 내릴 수 있어 안전과 내비게이션을 개선할 수 있습니다.
딥러닝의 중요한 구성 요소 중 하나는 신경망을 훈련하는 기술인 역전파입니다. 여기에는 이전 반복에서 얻은 오류율에 따라 모델 가중치를 조정하여 시간에 따른 손실 함수를 최소화하는 것이 포함됩니다.
그라디언트 하강은 또 다른 핵심 알고리즘으로, 가중치를 업데이트하여 오류를 최소화함으로써 신경망을 최적화합니다. 에포크라고 하는 반복을 통해 모델은 정확도와 성능을 개선하는 방법을 학습합니다.
딥러닝은 머신러닝의 일종이지만, 기존 머신러닝과 구별됩니다. 딥러닝은 텍스트, 이미지, 사운드와 같은 비정형 데이터를 처리할 때 탁월하며, 기존 방식에 비해 최소한의 피처 엔지니어링만 필요합니다. 또한 딥러닝의 데이터 확장 능력은 타의 추종을 불허하기 때문에 빅데이터 시나리오에 이상적입니다.
레이블이 지정된 데이터 세트에 의존하는 지도 학습과 달리 딥러닝은 비지도 학습을 사용하여 생성적 적대적 네트워크(GAN)와 같은 기술을 사용하여 명시적인 레이블 없이 패턴을 발견할 수도 있습니다.
다음과 같은 프레임워크 PyTorch 및 TensorFlow 와 같은 프레임워크는 딥 러닝 모델을 개발하는 데 필수적입니다. 이러한 라이브러리는 신경망 구축, 훈련 및 배포를 위한 강력한 도구를 제공하며, 연구 및 업계에서 널리 채택되고 있습니다.
딥러닝은 전례 없는 정확성과 자동화를 제공하면서 AI 기능을 지속적으로 재정의하고 있습니다. 다음과 같은 도구를 통해 Ultralytics YOLO와 같은 도구를 통해 전문가들은 다양한 분야에서 혁신적인 솔루션을 위해 이 기술을 활용할 수 있습니다.
자세한 내용은 코드 없이 원활한 머신 러닝을 위한 Ultralytics HUB와 사용자가 비전 AI의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 지원하는 Ultralytics 을 참조하세요.
