딥 러닝은 인공 지능의 급속한 혁신을 주도하고 있으며 산업 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치고 있습니다. 이 글에서는 딥 러닝의 의미, 이 기술을 활용할 때의 과제, 현실의 문제를 해결하는 방법, 그리고 더 중요한 것은 어떻게 데이터 전문가들이 딥 러닝에 쉽게 접근할 수 있는지를 다룹니다.

딥 러닝이란 무엇일까요?

기계 학습의 특화되고 진보된 형태 인 딥 러닝은 “종단 간 학습”이라는 것을 수행합니다. 딥 러닝 알고리즘에는 일반적으로 구조화되지 않고 이질적인 방대한 양의 데이터와, 이를 분류하는 것 같은 작업이 제공됩니다. 결과 모델은 이미지 내의 개체를 인식하고 실시간으로 음성을 번역하는 것과 같은 복잡한 작업을 해결할 수 있습니다.

딥 러닝 모델은 이미지 또는 음성 인식과 같은 복잡한 작업을 수행하고 이러한 입력에서 의미를 결정하도록 훈련할 수 있습니다. 주요 장점은 이러한 모델이 데이터와 함께 잘 확장되고 데이터 크기가 커짐에 따라 성능이 향상된다는 것입니다.

딥 러닝은 대용량 데이터에 적합할 뿐만 아니라 실행하기 위해 그래픽 처리 장치 (GPU)와 같은 강력한 하드웨어가 필요합니다. 딥 러닝 시장은 2022 년까지 1.75 억 달러의 가치가 될 것으로 예상됩니다.1. AI를 데이터에 적용하여 프로세스 를 개선하거나 새로운 수익원 을 발굴하려는 목적을 가진 혁신적인 기업들이 이 분야의 투자를 주도하고 있습니다.

혁신적인 딥 러닝 사용

이미지 분류
이것은 AI 응용 프로그램이 디지털 이미지 또는 비디오에서 객체 또는 기능을 식별하고 감지하는 프로세스입니다. 이미지 분류는 딥 러닝 모델을 사용하여 매장 내 이미지를 신속하게 스캔하고 분석하여 재고 이동을 직관적으로 결정하고자 하는 소매 체인들이 처음 시도했습니다. 이로 인해 운영 간소화, 비용 절감 및 새로운 영업 기회가 생겼습니다.3.

음성 인식
이것은 딥 러닝 모델이 받아쓰기를 수신 및 해석하거나 음성 명령을 이해하고 수행하는 능력입니다. 모델은 캡처된 음성 명령을 텍스트로 변환한 다음 자연어 처리를 사용하여 말하는 내용과 컨텍스트를 이해할 수 있습니다. 이를 통해 운전자가 운전대에서 손을 떼지 않고도 음성 명령을 사용하여 전화를 걸고 내부 제어장치를 조절할 수 있게 함으로써 운전자의 안전을 향상 시키고 이로 인해 자동차와 같은 산업에 엄청난 이익을 가져다 주고 있습니다.

이상 감지
이 딥 러닝 기술은 수백만 개의 서로 다른 거래 중에서 특정 시스템에 대해 예상되는 동작과 일치하지 않는 비정상적인 패턴을 인식하기 위한 것입니다. 이러한 응용 프로그램은 금융 네트워크에 대한 공격의 발견, 보험 서류 또는 신용 카드 구매에서의 사기 탐지, 심지어 안전 문제를 보이고 있는 산업 시설의 센서 데이터 격리로 이어질 수 있습니다.4.

추천 알고리즘
이러한 모델은 사용자 행동을 기반으로 상품과 컨텐츠를 추천하기 위해 사용자 작업을 분석합니다. 추천 알고리즘은 과거 쇼핑 기록을 기반으로 사용자에게 구매할 상품을 추천하는 overstock.com 와 같은 전자 상거래 사이트의 중요한 구성 요소입니다. 이것은 사용자의 마찰을 크게 줄이고 회사에 효율적인 수익원을 제공합니다.

감정 분석 

이것은 자연어 처리, 텍스트 분석 및 계산 언어학과 같은 딥 러닝이 많은 기술을 활용 하여 고객 의견에 대한 명확한 통찰력, 소비자 감정에 대한 이해 및 마케팅 전략의 영향 측정⁵을 얻습니다. 이러한 특정 유형 AI의 실제 적용 사례는 라이엇 게임즈가 게이머들간의 욕설을 이해하고 차단한 사례에서 찾아볼 수 있습니다.

비디오 분석
딥 러닝 모델을 사용하면 공항 보안, 은행 및 스포츠 이벤트에서 방대한 비디오 영상 스트림을 처리하고 평가함으로써 위협 탐지를 포함한 다양한 작업을 수행할 수 있습니다 . viacom과 같은 미디어 회사는 비디오 분석을 활용하여 지연을 제거하고 사용자 경험이 극대화되도록 했습니다.

딥 러닝 워크플로우

딥 러닝 모델을 구축하고 교육하기 위한 일반화된 워크플로는 다양한 단계의 복잡성을 나타냅니다. 이는 네트워크 아키텍처 선택을 통한 데이터 수집부터 데이터 생산에 이르기까지 넓은 단계에 걸쳐 있습니다.6

학습 데이터 집합 만들기 – 여기에는 모델을 학습하는 데 필요한 다양한 원본의 다양한 데이터 형식이 포함될 수 있으며, 여기에는 레이블 또는 대상 변수 값을 얻기 위한 추가적인 노력이 포함될 수 있습니다.

데이터 분석 – 오류와 불일치를 제거하기 위해 데이터를 정리하고 구성하는 것이 중요합니다.

아키텍처 설계 – 핵심은 해결하려는 문제의 유형을 이해한 다음 작업에 적합한 아키텍처를 선택하는 것입니다.

하이퍼파라미터 조정 – 딥 러닝에서 최상의 결과를 얻으려면 하이퍼파라미터 학습에 대해 서로 다른 값을 실험해야 합니다.

모델 학습 – 이 단계에서는 최적화 루틴을 수행하여 가능한 최상의 모델을 생성하는 학습 알고리즘에 데이터를 제공합니다.

성능 평가 – 이는 모델이 보이지 않는(“테스트”) 데이터 세트에 대해 예측 및 추정(모델의 실제 “사고”)을 자신 있게 수행할 수 있는 능력을 검증합니다.

딥 러닝에 힘을 실어주는 것은 무엇입니까?

딥 러닝을 시작한다면 어떤 프레임 워크를 사용하겠습니까? 그 질문은 당신이 해결하려고하는 문제를 이해함으로써 대답할 수 있습니다. 대부분의 프레임워크는 서로 다른 프로그래밍 언어를 지원하고, 다양한 수준의 아키텍처 복잡성, 다양한 수준의 성능 및 특정 사용 사례에 적합한 다양한 딥 러닝 알고리즘을 제공합니다. 다음은 사용 가능한 일반적인 딥 러닝 프레임워크 중 일부에 대한 개요입니다.

TENSORFLOW – 데이터 흐름 그래프를 사용하여 수치 계산을 위한 강력한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다.

CAFFE – 표현, 속도 및 모듈성을 염두에두고 설계된 오픈 소스 딥 러닝 프레임 워크입니다. 프로덕션에서 예측을 위해 모델을 운영하는 데 자주 사용됩니다.

MXNET – 효율성과 유연성을 위해 설계된 딥 러닝 프레임워크입니다. 이를 통해 기호와 명령형 프로그래밍을 혼합하여 효율성과 생산성을 극대화 할 수 있습니다.

KERAS – 딥 뉴럴 네트워크를 빠르게 실험할 수 있도록 설계된 파이썬으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리로, 최소한, 모듈화, 확장성에 중점을 둡니다.

PYTORCH – 딥 머신 러닝을 위한 광범위한 알고리즘을 제공하는 파이썬 기반 컴퓨팅 패키지입니다.

사용 가능한 모든 프레임 워크와 기계 학습 및 딥 러닝을 통해 AI를 구현하는 방법에 대한 이해가 높더라도 인공 지능의 현재 능력에는 여전히 상당한 한계가 있음을 알아야합니다. 딥 러닝 응용 프로그램의 기능을 실제 인간의 기능과 비교하려고하면 실망스러울 것입니다. 예를 들어, 사람은 영아와 유아의 이미지를 보고 쉽게 구분하지만 인공지능은 이를 일관되게 구분하는데 상당한 어려움을 겪습니다. 인공 지능의 성능은 제공되는 데이터의 품질에 의해 결정되며 데이터 자체가 잘못되었거나 불완전한 경우 틀린 결과를 산출할 것입니다. 많은 양의 데이터를 처리하는 것은 쉽지만 특징을 학습하는 것은 매우 어렵습니다⁷.

그러나 딥 러닝 알고리즘이 뉘앙스를 인식하고 현재의 한계를 극복하기 위해 더욱 진화하고 있어서 AI의 미래는 밝습니다. 가장 중요한 것은, 빅데이터 분석 플랫폼이 더 나은 모델 학습에 필요한 대량의 데이터의 뿐만 아니라 알고리즘의 늘어나는 복잡성을 감당할 수 있는 것입니다.

딥 러닝 달성의 도전 과제

오늘날 딥 러닝을 활용하는 것은 과거에 빅데이터를 활용하는 것만큼이나 어려운 일입니다. 딥 러닝 프레임워크는 고유 한 기능과 가파른 학습 곡선을 가지고 있습니다. 분산 하드웨어를 통해 확장하려면 전문화와 상당한 매뉴얼 작업이 필요합니다. 시간과 자원의 조합에도 불구하고 성과를 달성하려면 지루한 반복작업과 매개변수 실험이 필요합니다.

또한 이러한 각 프레임 워크는 서로 다른 딥 러닝 접근법과 고유한 과제에 대해 서로 다른 강점을 제공합니다. 예를 들어, Caffe는 이미지 분류를 위한 강력한 툴이지만 리소스 집약적 일 수 있으며 프레임워크 자체는 배포하기가 어렵습니다⁸ . 데이터 과학 및 엔지니어링 팀에게는 상황이 매우 어렵고 매우 복잡해질 수 있습니다.

또한 딥 러닝 또는 모든 유형의 인공 지능의 효과는 그것을 지원하는 인프라의 품질에 달려 있습니다. 인프라는 AI의 효율성에 비례합니다. 신경망은 다양한 아키텍처로 제공되며, 그 성능은 아키텍처의 기능이며, 이는 데이터 과학 팀은 물론 전통적인 엔지니어링 팀이 관리하기가 어려울 수 있습니다. 또한 AI 인프라의 처리 요구 사항은 방대할 수 있으므로 딥 러닝 모델에 필요한 수학적 계산을 수행하기 위해 GPU(그래픽 처리 장치)와 같은 특수하고 값비싼 프로세서가 필요합니다⁹.

자원 관점에서 정확한 딥 러닝 모델을 학습하는 것은 매우 부담스러울 수 있습니다. 훌륭한 모델을 만들기 위해 매개변수를 수없이 많이 조정해야 하며, 이 과정에서 엄청나게 많은 시간을 소모해야 하기 때문에 데이터 과학 팀에 부담이 됩니다. 잘못된 결정을 내리면 상당한 시간과 돈이 낭비될 수 있습니다¹⁰. 또한 딥 러닝 모델은 복잡하기 때문에 모델을 정확하게 학습하려면 상당한 양의 데이터가 필요합니다.

결론

딥 러닝을 통한 인공 지능은 가까운 장래에 IT의 혁신을 주도할 것입니다. 빅데이터의 등장은 이를 실현하는 데 도움이 되었으며 그 이점은 이제 막 실현되기 시작했습니다. AI는 이미 많은 산업 분야에서 연구되고 있으며, 기술이 향상됨에 따라 실제 문제를 해결하는 데 AI를 사용하는 방법에 큰 영향을 미칠 것입니다.