딥러닝의 힘을 알아보세요: 신경망, 학습 기법, AI, 헬스케어 등의 실제 애플리케이션을 살펴보세요.
딥러닝(DL)은 여러 계층으로 구성된 인공 신경망을 활용하여 데이터를 분석하고 복잡한 패턴을 추출하는 머신러닝(ML)의 특수한 하위 집합입니다. 흔히 '심층' 신경망이라고도 하는 이러한 다층 네트워크는 인간 두뇌의 구조와 기능에서 영감을 받았습니다. 수동 피처 엔지니어링에 의존하는 기존의 머신러닝 알고리즘과 달리 딥러닝 알고리즘은 데이터의 계층적 표현을 자동으로 학습할 수 있어 크고 복잡한 데이터 세트가 포함된 작업에 특히 효과적입니다.
딥러닝 모델은 인공 뉴런의 상호 연결된 레이어를 사용하여 구축됩니다. 각 레이어는 입력 데이터를 처리하고 그 결과를 다음 레이어로 전달합니다. 초기 레이어는 간단한 특징을 학습하고, 더 깊은 레이어는 이전 레이어의 정보를 결합하여 점점 더 복잡한 특징을 학습합니다. 이러한 계층적 학습 과정을 통해 딥러닝 모델은 데이터 내의 복잡한 패턴과 관계를 포착할 수 있습니다.
심층 신경망의 기본 구성 요소 중 하나는 활성화 함수입니다. 활성화 함수는 네트워크에 비선형성을 도입하여 입력과 출력 간의 복잡한 비선형 관계를 학습할 수 있게 해줍니다. 일반적인 활성화 함수에는 ReLU(직교 선형 단위), 시그모이드, 탄(쌍 곡선 탄젠트) 등이 있습니다.
딥러닝 모델을 훈련하려면 뉴런 간 연결의 weights and biases 을 조정하여 모델의 예측값과 실제 값의 차이를 최소화해야 합니다. 이는 일반적으로 계산된 손실 함수의 기울기를 기반으로 모델의 파라미터를 반복적으로 업데이트하는 확률적 경사 하강(SGD) 또는 Adam과 같은 최적화 알고리즘을 사용하여 수행됩니다.
훈련 과정에서는 종종 역전파 같은 기법을 사용하여 기울기를 효율적으로 계산하고 일괄 정규화를 통해 훈련 과정을 안정화하고 가속화합니다. 모델이 훈련 데이터에서는 잘 작동하지만 보이지 않는 데이터에서는 제대로 작동하지 않는 과적합을 방지하기 위해 일반적으로 드롭아웃과 같은 정규화 기법이 사용됩니다.
딥러닝은 다음과 같은 다양한 애플리케이션에서 괄목할 만한 성공을 거두었습니다:
딥러닝은 머신러닝의 하위 집합이지만, 이 둘 사이에는 중요한 차이점이 있습니다. 기존의 머신러닝 알고리즘은 도메인 전문가가 데이터에서 관련 특징을 신중하게 선택하고 추출하는 수동 특징 엔지니어링이 필요한 경우가 많습니다. 반면 딥러닝 모델은 원시 데이터에서 직접 계층적 특징 표현을 자동으로 학습할 수 있으므로 수동 특징 엔지니어링의 필요성이 줄어듭니다.
딥러닝 모델은 일반적으로 우수한 성능을 달성하기 위해 기존 머신러닝 알고리즘보다 훨씬 더 많은 데이터가 필요합니다. 딥러닝 모델은 학습 과정에서 학습해야 하는 매개변수가 많기 때문입니다. 그러나 대규모 데이터 세트의 가용성이 증가하고 계산 능력이 발전함에 따라 딥러닝은 다양한 작업에 점점 더 실현 가능하고 효과적이 되었습니다. 머신 러닝에 대해 자세히 알아보세요.
