머신 러닝이란?
머신 러닝은 컴퓨터가 해당 작업에 대해 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 특정 작업에 대해 학습하고 성능을 향상할 수 있는 알고리즘 및 통계 모델의 개발을 포함하는 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다. 기계 학습의 주요 목표는 컴퓨터가 데이터와 경험을 통해 학습하고, 패턴을 식별하고, 예측하고, 해당 학습을 기반으로 조치를 취할 수 있도록 하는 것입니다.
전통적인 프로그래밍에서는 개발자가 특정 작업을 수행하기 위해 명시적인 지침을 작성하지만 머신 러닝에서는 컴퓨터가 데이터에서 패턴을 학습하고 이러한 패턴을 일반화하여 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 예측이나 결정을 내립니다.
딥 러닝이란?
머신 러닝의 하위 집합으로, 데이터로부터 학습하고 해당 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 알고리즘을 훈련하는 데 중점을 둔 인공 지능(AI)의 한 분야입니다. 딥 러닝은 인간 두뇌의 구조와 기능에서 영감을 받은 인공 신경망을 사용한다는 점에서 차별화됩니다.
딥 러닝의 역사
인공 신경망의 역사와 밀접하게 연관되어 있습니다. 인공 신경망은 1940년대부터 연구되기 시작했으며, 1980년대에 역전파 알고리즘의 발견과 함께 발전했습니다. 그러나 당시에는 컴퓨팅 파워와 데이터의 부족으로 인해 깊고 복잡한 신경망을 학습시키기 어려웠습니다.
2006년, 제프리 힌튼 교수가 제한된 볼츠만 머신을 이용하여 신경망의 가중치를 사전 학습하는 방법을 제안하면서 딥 러닝의 새로운 시대가 열렸습니다. 이후에는 그래픽 처리 장치(GPU)의 발전과 빅 데이터의 축적, 드롭아웃과 배치 정규화 등의 정규화 기법, 케라스와 텐서플로우 등의 프레임워크 등이 딥 러닝의 발전에 기여했습니다.
딥 러닝의 종류
딥 러닝(deep learning)은 인공 신경망(artificial neural network)을 이용하여 데이터를 학습하고 예측하는 기계 학습(machine learning)의 한 분야입니다.
인공 신경망의 구조와 알고리즘을 다양하게 변형하고 발전시켜, 복잡하고 다양한 형태의 데이터를 처리할 수 있습니다. 딥 러닝은 이미지 인식(image recognition), 자연어 처리(natural language processing), 음성 인식(speech recognition), 강화 학습(reinforcement learning) 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
딥 러닝의 종류는 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다.
1) 지도 학습(supervised learning)은 입력 데이터(input data)와 출력 데이터(output data)가 모두 주어진 경우에 사용하는 딥 러닝 방법입니다. 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 관계를 학습하고, 새로운 입력 데이터에 대해 적절한 출력 데이터를 예측하는 것이 목표입니다. 예를 들어, 고양이와 개의 사진을 입력 데이터로, 고양이인지 개인지를 판별하는 레이블(label)을 출력 데이터로 사용하는 경우가 지도 학습에 해당합니다. 지도 학습에서는 인공 신경망의 가중치(weights)를 조정하기 위해 손실 함수(loss function)라는 측정 지표를 사용합니다. 손실 함수는 출력 데이터와 실제 데이터 사이의 차이를 나타내는 값으로, 이 값을 최소화하는 방향으로 인공 신경망을 학습시킵니다. 지도 학습의 대표적인 인공 신경망 모델로는 다층 퍼셉트론(multilayer perceptron), 컨볼루션 신경망(convolutional neural network), 순환 신경망(recurrent neural network) 등이 있습니다.
2) 준지도 학습(semi-supervised learning)은 입력 데이터와 일부만 출력 데이터가 주어진 경우에 사용하는 딥 러닝 방법입니다. 지도 학습과 비지도 학습을 결합하여, 출력 데이터가 없는 입력 데이터에 대해서도 적절한 예측을 할 수 있도록 학습하는 것이 목표입니다. 예를 들어, 고양이와 개의 사진 중 일부만 레이블이 있는 경우가 준지도 학습에 해당합니다. 준지도 학습에서는 지도 학습의 손실 함수와 비지도 학습의 목적 함수를 함께 사용하여 인공 신경망을 학습시킵니다. 준지도 학습의 대표적인 인공 신경망 모델로는 셀프 트레이닝(self-training), 코 트레이닝(co-training), 그래프 신경망(graph neural network) 등이 있습니다.
3) 비지도 학습(unsupervised learning)은 입력 데이터만 주어지고 출력 데이터가 주어지지 않는 경우에 사용하는 딥 러닝 방법입니다. 입력 데이터의 특징(feature)을 추출하고, 구조(structure)를 파악하고, 군집(clustering)하고, 생성(generation)하는 것이 목표입니다. 예를 들어, 고양이와 개의 사진을 입력 데이터로 사용하되, 레이블이 없는 경우가 비지도 학습에 해당합니다. 비지도 학습에서는 손실 함수 대신 목적 함수(objective function)라는 측정 지표를 사용합니다. 목적 함수는 입력 데이터의 특징을 잘 반영하거나 원하는 결과를 얻기 위해 최대화하거나 최소화하는 값입니다. 비지도 학습의 대표적인 인공 신경망 모델로는 오토인코더(autoencoder), 생성적 적대 신경망(generative adversarial network), 변형 오토인코더(variational autoencoder) 등이 있습니다.
딥 러닝의 미래
딥 러닝은 현재 많은 연구와 응용이 이루어지고 있는 분야입니다. 딥 러닝을 이용하면 데이터에서 복잡하고 다양한 패턴을 찾아낼 수 있으며, 인간의 지능과 창의성을 모방하거나 넘어설 수 있습니다. 딥 러닝은 우리의 삶과 사회에 많은 영향을 미치고 있으며, 앞으로도 더 많은 가능성과 도전이 기다리고 있습니다.
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