인공지능 딥러닝 알고리즘
딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 뇌의 뉴런과 유사한 정보 입력층 계층을 활용해 데이터를 학습합니다. 딥러닝은 굉장한 양의 연산을 필요로 하기 때문에 하드웨어가 발달하지 않은 초기에는 어려웠지만 기술이 발달함에 따라 슈퍼컴퓨터를 기반으로 이러한 문제점을 해결했으며, 병렬 연산에 최적화된 GPU가 개발되면서부터 딥러닝 기술이 발전하게 되었습니다.
인공지능 딥러닝 알고리즘은 인공신경망을 기반으로 한 학습 방법입니다. 이 알고리즘은 데이터를 학습하고 스스로 feature를 추출해서 패턴을 찾아내며, 복잡한 문제를 해결하는데 강점을 가지고 있습니다.
종류
1. ANN(Artificial Neural Network)
인공신경망이라고 불리는 ANN은 사람의 신경망 원리와 구조를 모방하여 만든 기계학습 알고리즘 입니다. 인간의 뇌에서 뉴런들이 어떤 신호, 자극 등을 받고, 그 자극이 어떠한 임계값을 넘어서면 결과 신호를 전달하는 과정에서 착안한 것입니다.
ANN은 입력 값을 이용하여 인공 뉴런의 출력 값을 계산하고, 인공 뉴런이 계산한 출력 값과 사용자가 기대하는 출력 값을 비교합니다. 이때 기대하는 출력 값을 생성할 수 있도록 가중치를 조절합니다. 그러나 ANN은 이러한 학습 과정에서 최적의 파라미터를 찾기 어렵고 학습 시간이 너무 느리다는 문제가 있습니다.
2. DNN(Deep Neural Network)
DNN은 여러 개의 은닉층을 가진 인공신경망을 의미하며, 딥러닝의 핵심입니다. 은닉층의 깊이가 증가함에 따라 복잡한 패턴을 학습할 수 있으며, 고차원 데이터의 추상적인 표현을 학습할 수 있습니다. DNN은 다양한 분야에서 사용되며, 음성인식, 자연어 처리, 이미지 처리 등에서 뛰어난 성과를 보여줍니다.
많은 데이터와 반복학습이 필요하며 사전학습과 오류역전파 기법을 통해 현재 널리 사용되고 있습니다. 그리고 DNN을 응용한 알고리즘이 바로 CNN, RNN입니다. (이 외에도 LSTM, GRU 등이 있습니다.)
3. CNN(합성곱신경망 : Convolution Neural Network)
기존의 방식은 데이터에서 지식을 추출해 학습이 이루어졌지만, CNN은 이미지 처리에 특화된 신경망으로, 데이터의 특징을 추출하여 특징들의 패턴을 파악하는 구조입니다. CNN은 사람의 시신경 구조를 모방한 것으로, 이미지의 공간적인 구조를 고려하여 작동합니다. 데이터를 feature로 추출하여 이 feature들의 패턴을 파악하는 구조이며. feature 추출은 Convolution 과정과 Pooling 과정을 통해 진행됩니다.(추출하고 축소) CNN은 Convolution Layer와 Pooling Layer를 복합적으로 구성하여 알고리즘을 만듭니다.
Convolution: 데이터를 추출하는 과정으로 데이터에 각 성분의 인접 성분을 조사해 특징을 파악합니다. 여기서 도출된 특징을 추상화하여 특정 층으로 압축하며 이렇게 도출된 층을 Convolution Layer라고 부릅니다.
Pooling: Convolution과정을 거친 Layer의 사이즈를 줄이는 과정입니다. 데이터 사이즈를 줄여 노이즈를 없애고 일괄적인 feature를 제공합니다. 보통 Convolution 과정에서 만들어진 feature의 가장 큰 값만 가져와 사이즈를 줄이는 데, 이것을 max pooling이라고 합니다..
이미지 분류, 객체 탐지, 얼굴 인식 등에 탁월한 성능을 보이며, 컴퓨터 비전 분야에서 주로 사용됩니다.
4. RNN(순환신경망 : Recurrent Neural Network)
앞서 나온 신경망은 은닉층에서 활성화 함수를 지난 모든 값은 오직 출력층 방향으로만 향했습니다.
RNN은 순차적인 데이터 처리에 사용되는 신경망으로, 이전 시간 단계의 출력을 현재 시간 단계의 입력으로 사용하는 반복 구조를 가지고 있습니다. 이 순환구조를 이용하여 과거의 학습을 W(weight)를 통해 현재 학습에 반영합니다. 기존의 지속적이고 반복적이며 순차적인 데이터 학습의 한계를 해결한 알고리즘으로, 현재의 학습과 과거의 학습의 연결이 가능합니다. 이를 통해 순차 데이터의 의미를 파악하고 예측할 수 있습니다. 하지만 RNN은 장기 의존성 문제로 인해 오래된 정보를 제대로 기억하지 못하는 한계가 있습니다.
특징
데이터의 특징을 자동으로 학습하며, 복잡한 문제에서도 높은 성능을 보인다는 점입니다. 또한 알고리즘의 깊이와 너비를 조절하여 문제에 최적화된 구조를 만들 수 있습니다.
Q & A
1. 이러한 알고리즘이 무조건 좋은 것일까?
딥러닝 알고리즘은 정말 강력하지만, 모든 상황에서 효과적이지 않을 수 있다. 예를 들어, 데이터가 부족하거나 특정한 도메인에서는 다른 알고리즘이 더 나은 결과를 낼 수 있다. 항상 상황에 따라 적절한 알고리즘을 선택하는 능력이 중요하다.
2. 다른 단점은 없는 것일까?
딥러닝 모델은 많은 데이터와 계산 리소스가 필요하다. 작은 규모의 프로젝트에서는 오버킬이 될 수 있다. 또한, 모델의 결과를 설명하기가 어려울 때도 있다. 모델이 어떤 특징을 학습했는지 해석하기 어려울 때가 종종 있다.
3. 개선할 방법은 없을까?
딥러닝 분야는 계속해서 발전하고 있다. 더 나은 알고리즘과 기술들이 연구되고 개발되고 있다. 예를 들어, Transfer Learning이나 Self-Supervised Learning 같은 기술들이 모델의 학습 효율성과 성능을 향상시키는 데 도움을 주고 있다.
4. 더 효율적인 알고리즘은 없을까?
연구자들은 항상 더 효율적이면서도 더 강력한 알고리즘을 개발하려고 노력하고 있다. 새로운 아이디어와 접근 방식을 통해 이전보다 더 나은 성능을 내는 모델들이 등장하고 있다.
5. 앞으로의 적용성은 얼마나 기대가 될까?
인공지능과 딥러닝은 이미 우리 생활에 깊숙이 녹아들어가고 있다. 음성 비서, 이미지 분석, 자동 번역 등에서 우리는 이미 그 효과를 보고 있다. 미래에는 더 많은 분야에서 인공지능이 인간의 업무를 보조하고 창의성을 높여줄 것으로 기대되어진다.
요약하자면, 딥러닝은 훌륭한 알고리즘이지만, 항상 선택의 기준과 상황을 고려해야 합니다. 또한, 개발자들은 계속해서 더 나은 알고리즘을 찾기 위해 노력하고 있습니다. 인공지능은 이미 많은 분야에서 혁신을 가져왔고, 미래에는 더 큰 영향을 줄 것으로 기대됩니다.
