심층 신경망이란 무엇인가요?
심층 신경망(DNN)은 인간의 두뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방한 일종의 머신 러닝 모델입니다. 미리 정의된 규칙을 따르는 기존 알고리즘과 달리 DNN은 인간처럼 데이터에서 패턴을 학습하고 이전 경험을 바탕으로 예측을 내릴 수 있습니다.
DNN은 딥러닝의 근간으로, AI 에이전트, 이미지 인식, 음성 비서, AI 챗봇과 같은 애플리케이션을 구동합니다.
신경망 아키텍처란 무엇인가요?
DNN의 '딥'은 네트워크가 복잡한 패턴을 인식할 수 있도록 여러 개의 숨겨진 레이어가 있다는 것을 의미합니다.
신경망은 여러 계층의 노드로 구성되어 다른 계층으로부터 입력을 받아 최종 결과에 도달할 때까지 출력을 생성합니다.
신경망은 여러 층의 노드(뉴런)로 구성됩니다. 각 노드는 입력을 받아 처리한 후 다음 레이어로 전달합니다.
- 입력 레이어: 원시 데이터(예: 이미지, 텍스트)를 가져오는 첫 번째 레이어입니다.
- 숨겨진 레이어: 데이터를 변환하고 패턴을 감지하는 입력과 출력 사이의 레이어입니다.
- 출력 레이어: 최종 예측을 생성합니다.
신경망에는 숨겨진 계층이 얼마든지 포함될 수 있으며, 네트워크에 노드 계층이 많을수록 복잡도가 높아집니다. 기존 신경망은 일반적으로 2~3개의 숨겨진 레이어로 구성되지만 딥러닝 네트워크는 최대 150개의 숨겨진 레이어를 가질 수 있습니다.
신경망과 심층 신경망 비교
간단히 말해, 입력 데이터를 넘어 이전 경험을 통해 학습할 수 있는 신경망이 심층 신경망이 됩니다.
신경망은 프로그래밍된 규칙에 따라 입력 데이터를 기반으로 의사 결정을 내립니다. 예를 들어 체스 게임에서 신경망은 미리 설정된 전술과 전략에 따라 움직임을 제안할 수 있지만 프로그래머가 제공한 것에 한정됩니다.
하지만 심층 신경망은 경험을 통해 학습함으로써 한 단계 더 발전합니다. DNN은 사전 설정된 규칙에만 의존하는 대신 대규모 데이터 세트에서 인식한 패턴을 기반으로 의사 결정을 조정할 수 있습니다.
예
사진 속 개를 인식하는 프로그램을 작성한다고 상상해 보세요. 기존의 신경망은 털이나 꼬리 같은 특징을 식별하기 위해 명시적인 규칙이 필요합니다. 반면 DNN은 라벨이 지정된 수천 장의 이미지를 학습하고 시간이 지남에 따라 정확도를 향상시켜 별도의 프로그래밍 없이도 어려운 사례도 처리할 수 있습니다.
심층 신경망은 어떻게 작동하나요?
먼저 입력 레이어의 각 뉴런은 이미지의 픽셀이나 문장의 단어와 같은 원시 데이터를 수신하고 이 입력에 가중치를 할당하여 작업과 얼마나 관련이 있는지를 나타냅니다.
가중치가 낮을수록(0.5 미만) 해당 정보가 관련성이 낮다는 뜻입니다. 이렇게 가중치가 적용된 입력은 뉴런이 정보를 추가로 조정하는 숨겨진 레이어를 통과합니다. 이 과정은 출력 레이어가 최종 예측을 제공할 때까지 여러 레이어에 걸쳐 계속됩니다.
딥 뉴럴 네트워크는 올바른지 어떻게 알 수 있을까요?
심층 신경망은 학습 중에 예측을 레이블이 지정된 데이터와 비교하여 예측이 맞는지 확인합니다. 각 입력에 대해 네트워크는 예측이 실제 결과와 일치하는지 확인합니다. 틀린 경우 네트워크는 예측이 얼마나 빗나갔는지 측정하는 손실 함수를 사용하여 오류를 계산합니다.
그런 다음 네트워크는 역전파를 사용하여 오류에 기여한 뉴런의 가중치를 조정합니다. 이 과정은 각 반복마다 반복됩니다.
신경망의 종류에는 어떤 것이 있나요?
심층 신경망은 시간이 지남에 따라 어떻게 개선되나요?
심층 신경망은 실수를 통해 학습함으로써 시간이 지남에 따라 개선됩니다. 고객 문제를 파악하거나 제품을 추천하는 등 예측을 할 때는 예측이 옳았는지 확인합니다. 그렇지 않은 경우 시스템은 다음 번에는 개선하기 위해 스스로 조정합니다.
예를 들어 고객 지원에서 DNN은 티켓을 해결하는 방법을 예측할 수 있습니다. 예측이 틀렸다면 그 실수를 통해 학습하여 향후 유사한 티켓을 더 잘 해결할 수 있습니다. 영업 분야에서는 과거 거래를 분석하여 어떤 리드가 가장 전환율이 높은지 학습하여 시간이 지남에 따라 추천을 개선할 수 있습니다.
따라서 모든 상호 작용을 통해 DNN은 더욱 정확하고 신뢰할 수 있게 됩니다.
사람의 마음과는 다른 논리
그러나 딥러닝 모델은 종종 블랙박스처럼 작동하기 때문에 사람이 어떻게 결론에 도달하는지 항상 알 수는 없습니다. 예를 들어, 네트워크가 개를 인식할 수 있지만 개가 털, 귀 또는 다른 것에 초점을 맞췄는지 여부는 불분명합니다.
연구자들은 네트워크가 이미지를 처리하는 방식을 시각화하려고 시도했지만, 언어나 재무 예측과 같은 더 복잡한 작업의 경우 로직은 여전히 숨겨져 있습니다. 이러한 알고리즘은 새롭다고 느껴지지만 대부분은 수십 년 전에 개발된 것입니다. 데이터와 컴퓨팅 성능의 발전으로 오늘날 이러한 알고리즘이 실용화되었습니다.
심층 신경망이 점점 인기를 얻고 있는 이유는 무엇인가요?
1. 처리 성능 향상
DNN이 급증하는 주된 이유 중 하나는 처리 능력이 더 빠르고 저렴해졌기 때문입니다. 컴퓨팅 성능이 빠른 컨버전스를 달성하는 데 큰 역할을 했습니다.
2. 데이터 세트의 가용성 향상
또 다른 핵심 요소는 심층 신경망이 효과적으로 학습하는 데 필요한 대규모 데이터 세트의 가용성입니다. 비즈니스에서 더 많은 데이터를 생성함에 따라 DNN은 기존 모델로는 처리할 수 없는 복잡한 패턴을 발견할 수 있습니다.
3. 비정형 데이터 처리 개선
텍스트, 이미지, 오디오와 같은 비정형 데이터를 처리하는 능력은 챗봇, 추천 시스템, 예측 분석과 같은 분야에서 새로운 애플리케이션의 가능성을 열었습니다.
신경망이 비정형 데이터와 함께 작동할 수 있나요?
예, 신경망은 비정형 데이터와 함께 작동할 수 있으며, 이것이 신경망의 가장 큰 강점 중 하나입니다.
비정형 데이터로 작동하는 인공 신경망을 비지도 학습이라고 합니다. 이는 머신 러닝의 성배라고 할 수 있으며 인간의 학습 방식과 더 유사합니다.
기존의 머신러닝 알고리즘은 관련 특징을 수동으로 선택하고 추출하는 피처 엔지니어링이 필요하기 때문에 비정형 데이터를 처리하는 데 어려움을 겪습니다. 반면, 신경망은 광범위한 수동 개입 없이도 원시 데이터의 패턴을 자동으로 학습할 수 있습니다.
딥 뉴럴 네트워크는 학습을 위해 어떻게 트레이닝을 사용하나요?
심층 신경망은 예측을 하고 올바른 결과와 비교하여 학습합니다. 예를 들어, 사진을 처리할 때 이미지에 개가 포함되어 있는지 예측하고 얼마나 자주 정답을 맞히는지 추적합니다.
네트워크는 정확한 예측의 비율을 확인하여 정확도를 계산하고 이 피드백을 사용하여 개선합니다. 뉴런의 가중치를 조정하고 프로세스를 다시 실행합니다. 정확도가 향상되면 새로운 가중치를 유지하고, 그렇지 않으면 다른 조정을 시도합니다.
네트워크가 일관되게 패턴을 인식하고 정확한 예측을 할 수 있을 때까지 이 주기가 여러 차례 반복됩니다. 이 지점에 도달하면 네트워크가 수렴되어 성공적으로 학습되었다고 합니다.
더 나은 결과물로 코딩 시간 절약
신경망은 이 프로그래밍 접근 방식과 뇌가 작동하는 방식이 유사하기 때문에 그렇게 명명되었습니다.
뇌와 마찬가지로 신경망 알고리즘은 뉴런 또는 노드로 구성된 네트워크를 사용합니다. 그리고 뇌와 마찬가지로 이러한 뉴런은 입력을 받아 출력을 생성하는 개별적인 함수(또는 작은 기계)입니다. 이러한 노드는 계층으로 배열되어 한 계층에 있는 뉴런의 출력이 다음 계층의 뉴런에 대한 입력이 되고, 네트워크의 외부 계층에 있는 뉴런이 최종 결과를 생성할 때까지 이어집니다.
따라서 각 뉴런은 뇌에서와 마찬가지로 매우 제한된 입력을 받고 매우 제한된 출력을 생성하는 뉴런 계층이 있습니다. 뉴런의 첫 번째 레이어(또는 입력 레이어)는 입력을 받아들이고 네트워크의 마지막 레이어(또는 출력 레이어)는 결과를 출력합니다.
이러한 유형의 알고리즘을 '신경망'이라고 부르는 것이 정확한가요?
물론 인간의 뇌는 신경망보다 훨씬 더 복잡하고 강력합니다. 알고리즘에 '심층 신경망'이라는 이름을 붙인 것은 브랜드 쿠데타이지만, 이러한 기술로 달성할 수 있는 것에 대한 비현실적인 기대를 불러일으킬 수 있습니다. 즉, 매우 복잡한 신경망을 사용하여 뇌를 재설계하려는 사람들이 있으며, 이를 통해 봇 개발에서 인간과 같은 일반적인 지능을 복제할 수 있을 것이라는 희망을 가지고 있습니다. 그렇다면 신경망과 머신러닝 기술이 개 인식 문제에 어떻게 도움이 될까요?
개와 같은 속성을 수동으로 정의하는 대신 심층 신경망 알고리즘이 중요한 속성을 식별하고 프로그래밍 없이도 모든 특수한 경우를 처리할 수 있습니다.
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