머신 러닝과 딥 러닝의 차이, 딥 러닝의 개요와 사용 및 응용 분야

심층 신경망을 이용해 컴퓨터 시스템의 데이터에서  복잡한 패턴과 표현을 스스로 학습할 수 있는 딥 러닝이 점차 확대되면서, 딥 러닝 기술을 이용한 새로운 연구와 응용분야의 발전성과가 속속 등장하고 있다.

딥 러닝의 개요와 머신 러닝과의 차이점, 딥 러닝의 응용분야 등을 살펴본다.

 

머신 러닝과 딥 러닝의 차이, 딥 러닝의 개요와  사용 및 응용 분야

 

딥 러닝의 개요와 구성요소

딥 러닝은 인공 신경망과 명시적으로 프로그래밍하지 않고 학습하고 예측이나 결정을 내리는 능력에 중점을 둔 머신 러닝의 하위 분야이다. 인간 두뇌의 구조와 기능, 특히 뉴런이 정보를 처리하고 전송하기 위해 상호 연결되는 방식에서 영감을 받았다.

딥 러닝의 핵심에는 상호 연결된 인공 뉴런 또는 노드의 여러 계층으로 구성된 심층 신경망 훈련이 포함된다. 네트워크는 이러한 계층을 통해 입력 데이터를 반복적으로 처리하고 변환하여 데이터의 계층적 표현을 학습할 수 있다. 딥 러닝의 주요 이점은 원시 데이터에서 유용한 기능 또는 표현을 자동으로 학습하여 수동 기능 엔지니어링의 필요성을 제거하는 기능이다.

딥 러닝의 주요 구성 요소

- 인공 신경망(ANN)
딥 러닝 모델의 빌딩 블록으로 데이터를 처리하고 변환하는 상호 연결된 노드(뉴런) 계층으로 구성된다.

- 심층 신경망(DNN)
DNN은 여러 숨겨진 레이어가 있는 ANN으로, 이러한 계층을 통해 네트워크는 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 학습하고 모델링할 수 있다.

- 교육
딥 러닝 모델은 많은 양의 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 교육된다. 학습 중에 모델은 예측 출력과 실제 출력 간의 차이를 최소화하기 위해 내부 매개변수(가중치 및 편향)를 조정한다.

- 역전파
역전파는 심층 신경망 훈련에 사용되는 핵심 알고리즘이다. 손실 함수에 대한 네트워크 매개변수의 기울기를 계산하여 효율적인 매개변수 업데이트 및 학습이 가능하다.

- 활성화 기능
활성화 기능은 네트워크에 비선형성을 도입하여 복잡한 관계를 학습할 수 있도록 한다. 널리 사용되는 활성화 함수에는 시그모이드, tanh 및 정류 선형 단위(ReLU)가 포함된다.

- CNN(Convolutional Neural Networks)
CNN은 이미지 및 비디오 처리 작업에 일반적으로 사용되는 전문 딥 러닝 모델이다. 컨볼루션 레이어를 사용하여 기능의 공간 계층을 자동으로 학습한다.

- RNN(Recurrent Neural Networks)
RNN은 순차 데이터 처리를 위해 설계된 딥 러닝 모델이다. 시간 단계에 걸쳐 정보가 지속되도록 하는 반복 연결이 있어 언어 처리 및 음성 인식과 같은 작업에 적합하다.

- 생성 모델
딥 러닝에는 새로운 데이터 샘플을 생성하거나 데이터의 잠재 표현을 학습할 수 있는 GAN(Generative Adversarial Networks) 및 VAE(Variational Autoencoders)와 같은 생성 모델도 포함된다.

머신 러닝과 딥 러닝의 차이

Machine Learning and Deep Learning

전반적으로 머신 러닝은 데이터에서 학습하고 예측할 수 있는 알고리즘 및 모델 개발에 중점을 두는 반면, 딥 러닝은 원시 데이터에서 계층적 표현 및 기능을 자동으로 학습하기 위해 심층 신경망을 사용하는 것을 강조한다.

딥 러닝은 많은 양의 데이터와 복잡한 패턴이 관련된 작업에서 탁월한 성능을 보였지만 기존 머신 러닝 접근 방식에 비해 더 많은 계산 리소스와 데이터가 필요하다.

머신 러닝과 딥 러닝은 모두 컴퓨터 시스템이 데이터로부터 학습하는 능력을 다루는 인공 지능의 하위 분야로 몇 가지 유사점을 공유하지만 두 접근 방식 간에는 몇 가지 주요 차이점이 있다.

1) 아키텍처 및 모델 복잡성

머신 러닝 모델은 일반적으로 딥 러닝 모델에 비해 아키텍처가 더 간단하다. 머신 러닝 알고리즘에는 인간 전문가가 데이터에서 관련 기능을 수동으로 선택하고 추출하는 기능 엔지니어링이 포함된다.

이러한 모델은 일반적으로 레이어와 매개변수가 더 적다. 반면 딥 러닝 모델, 특히 심층 신경망은 여러 계층으로 구성되어 있으며 데이터의 계층적 표현을 자동으로 학습할 수 있으므로 수동 기능 엔지니어링이 필요하지 않다.

2) 표현 및 기능 학습

머신 러닝 모델은 데이터에서 관련 정보를 캡처하기 위해 인간이 명시적으로 설계한 수작업 기능에 크게 의존한다. 이렇게 일반적으로 입력된 모델은 이러한 기능을 기반으로 예측하는 방법을 학습한다. 반면 딥 러닝 모델은 원시 데이터에서 직접 표현과 기능을 학습한다. 심층 신경망에 있는 인공 뉴런의 계층적 레이어는 데이터를 처리하면서 점점 더 복잡한 표현을 학습한다.

3) 교육 데이터 크기

머신 러닝 모델은 일반화를 잘하고 정확한 예측을 하기 위해 많은 양의 레이블이 지정된 교육 데이터가 필요한 경우가 많다. 딥 러닝 모델은 일반적으로 복잡한 패턴과 표현을 학습할 수 있는 능력으로 인해 더 큰 데이터 세트의 이점을 얻는다. 딥 러닝 모델은 대규모 이미지 데이터 세트 또는 텍스트 말뭉치와 같이 오늘날 사용 가능한 방대한 양의 데이터를 활용하여 다양한 작업에서 최첨단 성능을 달성할 수 있다.

4) 계산 및 교육 시간

딥 러닝 모델은 기존 머신 러닝 모델에 비해 계산 집약적이다. 심층 신경망을 교육하려면 많은 수의 매개 변수와 모델의 복잡성으로 인해 GPU 또는 TPU와 같은 특수 하드웨어를 비롯한 상당한 계산 리소스가 필요한 경우가 많다. 이 계산 복잡성은 많은 기계 학습 알고리즘에 비해 더 긴 교육 시간으로 변환된다.

5) 작업 특이성

머신 러닝 알고리즘은 분류, 회귀 또는 클러스터링과 같은 특정 작업을 해결하도록 설계되는 경우가 많다. 특정 응용 프로그램에 맞게 사용자 정의하고 미세 조정할 수 있다. 딥 러닝 모델, 특히 심층 신경망은 더 다재다능하며 다양한 작업에 적용할 수 있다. 딥 러닝 모델은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 영역에서 놀라운 성공을 거두었다.

 

딥 러닝 사용분야

딥 러닝은 데이터에서 복잡한 패턴과 표현을 학습할 수 있는 기능으로 인해 다양한 분야와 산업에서 응용 프로그램을 찾고 있다. 딥 러닝이 크게 기여한 몇 가지 주요 응용 분야는 다음과 같다.

1) 컴퓨터 비전

이미지 분류
CNN(Convolutional Neural Networks)과 같은 딥 러닝 모델은 이미지 분류와 같은 작업에 사용되었다. Google Cloud Vision API, Amazon Rekognition 및 Microsoft Azure Computer Vision API와 같은 제품은 이미지 분류를 위한 사전 훈련된 딥 러닝 모델을 제공한다.

 

객체 감지
Faster R-CNN 및 YOLO와 같은 딥 러닝 기반 객체 감지 알고리즘은 이미지 및 비디오에서 객체를 식별하고 위치를 파악하는 데 널리 사용된다. Tensor Flow Object Detection API 및 OpenCV와 같은 제품은 객체 감지를 위한 도구 및 라이브러리를 제공한다.

 

얼굴 인식
얼굴 인식 작업에 딥 러닝 모델이 사용되어 신원 확인, 감시 시스템 및 소셜 미디어 태깅과 같은 애플리케이션을 가능하게 한다. FaceNet, Microsoft Face API 및 Amazon Rekognition과 같은 제품은 안면 인식 기능을 제공한다.

2) 자연어 처리(NLP)

기계 번역

시퀀스 간 모델 및 Google Transformer와 같은 변환기 아키텍처를 포함한 딥 러닝 모델은 기계 번역 시스템을 크게 개선했다. 예를 들면 구글 번역 및 DeepL 번역기가 있다.

 

감정 분석

딥 러닝 모델은 텍스트로 표현된 감정을 분석하고 분류할 수 있어 소셜 미디어 또는 고객 리뷰의 감정 분석과 같은 응용 프로그램이 가능하다. Google Cloud Natural Language API 및 IBM Watson Natural
Language Understanding과 같은 제품은 감정 분석 기능을 제공한다.

언어 생성

RNN(Recurrent Neural Networks)과 같은 딥러닝 모델과 OpenAI의 GPT와 같은 트랜스포머 기반
모델은 챗봇, 언어 모델, 텍스트 완성과 같은 언어 생성 작업에 사용된다.

3) 음성 인식

Speech-to-Text

심층 학습 모델, 특히 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크 및 CTC(Connectionist Temporal Classification)와 같은 반복 신경망은 정확한 음성인식 시스템을 개발하는 데 중요한 역할을 했다. 구글의 Speech-to-Text API, Amazon Transcribe 및 Microsoft Azure Speech to Text API를 예로 들 수 있다.

 

음성 비서

Amazon Alexa, Google Assistant 및 Apple Siri와 같은 가상 비서는 자연어 이해, 음성 인식 및 응답 생성을 위해 딥 러닝 기술을 활용한다.

4) 의료분야

의료 영상

딥 러닝 모델은 X선, CT 스캔 및 MRI 스캔을 통한 질병 감지 및 진단을 포함하여 의료 영상 분석과 같은 작업에서 놀라운 성능을 보여주었다.

질병진단

딥러닝 모델을 적용하여 암, 심혈관질환, 신경질환 등 다양한 질병의 진단을 지원한다.

 

약물 발견

딥 러닝은 가상 스크리닝, 분자 생성 및 약물-표적 상호 작용 예측을 포함하여 약물 발견 및 개발 프로세스에 사용된다.

5) 자율주행차

자율주행차

자율주행차 인식 시스템 개발에 딥러닝이 중요하다. 심층 신경망은 센서 데이터(예: 카메라, LiDAR)를 처리하여 물체를 감지하고 궤도를 예측하며 주행 결정을 내린다.

 

ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)

차선 감지, 교통 표지 인식 및 운전자 모니터링과 같은 ADAS 애플리케이션에 딥 러닝 모델이 사용된다.