로봇이 인간보다 똑똑하다는 개념은 공상과학 소설이 있는 동안 우리의 집단적 상상력을 사로잡았습니다.
그러나 인공 지능(AI)은 아직 그 수준에 도달하지 않았지만 Google, Tesla 및 Uber가 자율 주행 자동차에 대해 테스트한 것처럼 우리는 기계 지능을 생성하는 데 상당한 돌파구를 마련했습니다.
이러한 기술 발전을 가능하게 하는 머신 러닝 접근 방식인 딥 러닝의 확장성과 유용성은 AI가 대학 및 연구소에서 제품으로 성공적으로 전환하는 데 부분적으로 책임이 있습니다.
다음 컴퓨터 혁명은 인공 지능, 딥 러닝 및 기계 학습.
이러한 기술은 패턴을 식별한 다음 과거에 수집된 데이터를 기반으로 미래 이벤트를 예측하는 능력을 기반으로 합니다. 이것은 Amazon이 온라인 구매 시 아이디어를 내는 이유 또는 Netflix가 당신이 끔찍한 1980년대 영화를 좋아한다는 것을 어떻게 알고 있는지 설명합니다.
AI 개념을 사용하는 컴퓨터를 때때로 "스마트"라고 부르지만 이러한 시스템의 대부분은 스스로 학습하지 않습니다. 인간의 상호작용이 필요하다.
데이터 과학자는 다음에 적용될 변수를 선택하여 입력을 준비합니다. 예측 분석. 반면에 딥 러닝은 이 기능을 자동으로 수행할 수 있습니다.
이 게시물은 딥 러닝, 딥 러닝의 폭, 미래 잠재력에 대해 자세히 알고 싶은 데이터 애호가를 위한 현장 가이드 역할을 합니다.
딥러닝이란?
딥 러닝은 머신 러닝의 하위 집합으로 생각할 수 있습니다.
컴퓨터 알고리즘을 검토하여 스스로 학습하고 향상시키는 분야입니다.
머신 러닝과 달리 딥 러닝은 인공 신경망, 사람들이 생각하고 배우는 방식을 모방해야 합니다. 최근까지 신경망은 컴퓨터 전력 제약으로 인해 복잡성이 제한되었습니다.
그러나 빅 데이터 분석의 발전으로 더 크고 강력한 신경망이 가능해지면서 컴퓨터가 사람보다 더 빠르게 복잡한 상황을 모니터링, 이해 및 대응할 수 있게 되었습니다.
읽기를 권장합니다. Tesla 신경망 아키텍처 설명
이미지 분류, 언어 번역 및 음성 인식은 모두 딥 러닝의 이점을 얻었습니다. 사람의 개입 없이 모든 패턴 인식 문제를 해결할 수 있습니다.
기본적으로 XNUMX층 이상입니다. 신경망. 이러한 신경망은 인간의 뇌가 엄청난 양의 데이터로부터 "학습"할 수 있도록 하여 비록 제한적인 성공을 거두기는 했지만, 인간 뇌의 활동을 모방하려고 합니다.
신경망의 단일 계층은 여전히 대략적인 예측을 생성할 수 있지만 더 많은 숨겨진 계층은 정확도를 최적화하고 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
신경망이란 무엇입니까?
인공 신경망은 인간의 뇌에서 볼 수 있는 신경망을 기반으로 합니다. 일반적으로 신경망은 XNUMX개의 레이어로 구성됩니다.
세 가지 수준은 입력, 출력 및 숨김입니다. 작동 중인 신경망은 아래 다이어그램에서 볼 수 있습니다.
위에 표시된 신경망에는 숨겨진 레이어가 하나만 있으므로 "얕은 신경망"이라고 합니다.
이러한 시스템에 더 많은 은닉층이 추가되어 보다 정교한 구조를 형성합니다.
딥 네트워크란 무엇입니까?
심층 네트워크에서는 많은 은닉층이 추가됩니다.
이러한 설계를 훈련하는 것은 네트워크의 숨겨진 계층 수가 증가함에 따라 네트워크를 적절하게 훈련하는 데 필요한 시간뿐만 아니라 필요한 리소스 측면에서도 점점 더 복잡해집니다.
입력, XNUMX개의 은닉층 및 출력이 있는 심층 네트워크는 아래와 같습니다.
딥 러닝은 어떻게 작동합니까?
신경망은 뉴런이 인간의 뇌를 구성하는 방식과 유사하게 노드 레이어로 구성됩니다. 개별 레이어 노드는 인접 레이어의 노드에 연결됩니다.
네트워크의 레이어 수는 깊이를 나타냅니다. 하나의 뉴런은 인간의 뇌 수천 개의 메시지를 받습니다.
신호는 가중치를 할당하는 인공 신경망의 노드 사이를 이동합니다.
가중치가 높은 노드는 그 아래의 노드에 더 큰 영향을 미칩니다. 마지막 레이어는 가중 입력을 결합하여 출력을 제공합니다.
딥 러닝 시스템은 처리되는 방대한 양의 데이터와 관련된 수많은 정교한 수학적 계산으로 인해 강력한 하드웨어가 필요합니다.
이러한 정교한 기술을 사용하더라도 딥 러닝 훈련 계산에는 몇 주가 걸릴 수 있습니다.
딥 러닝 시스템은 정확한 결과를 제공하기 위해 상당한 양의 데이터가 필요합니다. 따라서 정보는 방대한 데이터 세트의 형태로 제공됩니다.
데이터를 처리할 때 인공 신경망은 매우 복잡한 수학적 계산을 포함하는 일련의 이진 예 또는 거짓 질문에 대한 응답을 기반으로 정보를 분류할 수 있습니다.
예를 들어 얼굴 인식 알고리즘은 얼굴의 가장자리와 선을 식별하고 인식하는 방법을 학습합니다.
그런 다음 얼굴의 더 중요한 요소와 궁극적으로 얼굴의 전체 표현입니다.
알고리즘은 시간이 지남에 따라 스스로 훈련하여 올바른 응답의 가능성을 높입니다.
이 상황에서 얼굴 인식 알고리즘은 시간이 지남에 따라 얼굴을 더 정확하게 인식합니다.
딥 러닝 VS 머신 러닝
딥 러닝이 머신 러닝의 하위 집합이라면 머신 러닝과 어떻게 다릅니까?
딥 러닝은 사용하는 데이터 유형과 학습 방법에서 기존 머신 러닝과 다릅니다.
예측을 생성하기 위해 기계 학습 알고리즘은 구조화되고 레이블이 지정된 데이터를 사용합니다. 즉, 모델의 입력 데이터에서 특정 특성이 지정되고 테이블로 그룹화됩니다.
이것이 반드시 구조화되지 않은 데이터를 사용하지 않는다는 것을 의미하지는 않습니다. 오히려, 그렇다면 일반적으로 구조화된 형식으로 만들기 위해 몇 가지 사전 처리를 거칩니다.
딥 러닝은 머신 러닝이 일반적으로 수반하는 데이터 사전 처리의 일부를 제거합니다.
이러한 알고리즘은 텍스트 및 그림과 같은 비정형 데이터를 수집 및 해석할 수 있을 뿐만 아니라 기능 추출을 자동화하여 전문가에 대한 의존도를 줄입니다.
"고양이", "개", "햄스터" 등과 같은 범주로 구성하려는 다양한 애완 동물의 이미지 모음이 있다고 가정해 보겠습니다.
딥 러닝 알고리즘은 어떤 특성(귀와 같은)이 한 동물을 다른 동물과 구분하는 데 가장 필수적인지 알아낼 수 있습니다. 이 기능 계층은 기계 학습 전문가가 수동으로 결정합니다.
그런 다음 딥 러닝 시스템은 다음을 통해 정확도를 위해 변경되고 맞춰집니다. 그라데이션 하강 역전파를 통해 동물의 새로운 스냅샷에 대한 보다 정확한 예측을 생성할 수 있습니다.
딥 러닝 애플리케이션
1 봇봇
챗봇은 몇 초 만에 클라이언트 문제를 해결할 수 있습니다. 챗봇은 인공 지능 (AI) 텍스트 또는 TTS(텍스트 음성 변환)를 통해 온라인으로 통신할 수 있는 도구입니다.
그것은 인간과 같은 방식으로 의사 소통하고 행동을 할 수 있습니다. 챗봇은 고객 서비스, 소셜 미디어 마케팅 및 클라이언트 인스턴트 메시징에서 널리 사용됩니다.
자동 응답으로 입력에 응답합니다. 머신 러닝 및 딥 러닝 기술을 사용하여 다양한 형태의 응답을 생성합니다.
2. 자율주행차
딥 러닝은 자율주행차가 현실화되는 주요 요인입니다.
백만 개의 데이터 세트가 시스템에 로드되어 모델을 생성합니다. 기계를 학습시키다, 그런 다음 안전한 환경에서 결과를 평가합니다.
우버 인공 지능 피츠버그에 있는 연구소는 무인 자동차를 보다 보편화할 뿐만 아니라 음식 배달 가능성과 같은 수많은 스마트 기능을 무인 자동차의 사용과 통합하기 위해 노력하고 있습니다.
자율주행차 개발에 있어 가장 시급한 문제는 예상치 못한 상황에 대처하는 것이다.
딥 러닝 알고리즘의 일반적인 테스트 및 구현 주기는 점점 더 수백만 가지 시나리오에 노출되므로 안전한 운전을 보장합니다.
3. 가상 도우미
가상 도우미는 자연어 음성 명령을 인식하고 사용자를 대신하여 작업을 수행하는 클라우드 기반 프로그램입니다.
Amazon Alexa, Cortana, Siri 및 Google Assistant와 같은 가상 비서가 일반적인 예입니다.
잠재력을 최대한 활용하려면 인터넷에 연결된 장치가 필요합니다. 어시스턴트에게 명령을 내리면 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 이전 만남을 기반으로 더 나은 경험을 제공하는 경향이 있습니다.
4. 환대
Netflix, Amazon, YouTube 및 Spotify와 같은 회사는 고객 경험을 개선하기 위해 적절한 영화, 노래 및 비디오 제안을 제공합니다.
딥 러닝은 이 모든 것을 담당합니다.
온라인 스트리밍 회사는 사용자의 검색 기록, 관심사 및 활동을 기반으로 제품 및 서비스 추천을 제공합니다.
딥 러닝 알고리즘 또한 자막을 자동으로 생성하고 무성 영화에 사운드를 추가하는 데 사용됩니다.
5. 로봇 공학
딥 러닝은 인간과 같은 일을 할 수 있는 로봇 개발에 널리 사용됩니다.
딥 러닝 기반 로봇은 실시간 업데이트를 사용하여 경로의 장애물을 감지하고 경로를 빠르게 정렬합니다.
병원, 공장, 창고, 재고 관리, 제품 제조 등에서 물건을 운반하는 데 사용할 수 있습니다.
Boston Dynamics 로봇은 사람이 밀릴 때 반응합니다. 식기 세척기를 비울 수 있고 넘어졌을 때 일어날 수 있으며 기타 다양한 활동을 수행할 수 있습니다.
6. 건강
의사는 XNUMX시간 환자와 함께 할 수 없지만 거의 항상 우리와 함께 하는 한 가지는 전화기입니다.
또한 딥 러닝을 통해 의료 기술은 우리가 캡처한 이미지와 이동 데이터에서 데이터를 분석하여 잠재적인 건강 문제를 파악할 수 있습니다.
예를 들어 AI의 컴퓨터 비전 프로그램은 이 데이터를 사용하여 환자의 움직임 패턴을 따라 낙상과 정신 상태의 변화를 예측합니다.
딥 러닝은 사진 등을 사용하여 피부암을 식별하는 데에도 사용되었습니다.
7. 자연어 처리
자연어 처리 기술의 발달로 로봇은 커뮤니케이션을 읽고 의미를 도출할 수 있게 되었습니다.
그럼에도 불구하고, 접근 방식은 단어가 구의 의미나 목적에 영향을 미치기 위해 결합하는 방식을 설명하지 못하고 지나치게 단순화될 수 있습니다.
딥 러닝은 자연어 처리기가 구문의 더 복잡한 패턴을 인식하고 더 정확한 해석을 제공하는 데 도움이 됩니다.
8. 컴퓨터 비전
딥 러닝은 인간의 마음이 정보를 처리하고 패턴을 인식하는 방식을 복제하려고 하므로 비전 기반 AI 애플리케이션을 교육하는 데 이상적인 방법입니다.
이러한 시스템은 일련의 태그가 지정된 사진 세트를 가져오고 다음을 사용하여 비행기, 얼굴 및 무기와 같은 항목을 인식하는 방법을 학습할 수 있습니다. 딥 러닝 모델.
딥 러닝 활동
좋아할 만한 노래를 추천하는 좋아하는 음악 스트리밍 서비스 외에 딥 러닝이 사람들의 삶을 어떻게 변화시키고 있습니까?
딥 러닝은 다양한 응용 분야에 적용되고 있는 것으로 나타났습니다. Facebook을 사용하는 사람이라면 누구나 새 이미지를 게시할 때 소셜 사이트에서 친구를 자주 인식하고 태그를 지정한다는 사실을 알게 될 것입니다.
딥 러닝은 Siri, Cortana, Alexa 및 Google Now와 같은 디지털 비서의 자연어 처리 및 음성 인식에 사용됩니다.
실시간 번역은 Skype를 통해 제공됩니다. 많은 이메일 서비스는 스팸 메시지가 받은 편지함에 도달하기 전에 감지하는 기능이 향상되었습니다.
PayPal은 사기성 결제를 방지하기 위해 딥 러닝을 사용했습니다. 예를 들어, CamFind를 사용하면 모든 개체의 사진을 찍고 모바일 시각적 검색 기술을 사용하여 그것이 무엇인지 결정할 수 있습니다.
특히 구글은 딥러닝을 활용해 솔루션을 제공하고 있다. Google Deepmind에서 개발한 컴퓨터 프로그램인 AlphaGo가 현재 바둑 챔피언을 제압했습니다.
DeepMind에서 개발한 WaveNet은 현재 사용 가능한 음성 시스템보다 더 자연스러운 음성을 생성할 수 있습니다. 구어 및 텍스트 언어를 번역하기 위해 Google 번역은 딥 러닝 및 사진 인식을 사용합니다.
모든 사진은 Google Planet을 사용하여 식별할 수 있습니다. AI 애플리케이션 개발을 돕기 위해 Google은 텐서플로우 딥러닝 소프트웨어 데이터베이스.
딥러닝의 미래
딥 러닝은 기술을 논의할 때 피할 수 없는 주제입니다. 말할 필요도 없이 딥 러닝은 기술의 가장 중요한 요소 중 하나로 진화했습니다.
조직은 AI, 딥 러닝, 머신 러닝 등과 같은 기술에 관심이 있는 유일한 조직이었습니다. 개인들도 이 기술 요소, 특히 딥 러닝에 관심을 갖고 있습니다.
딥 러닝이 많은 주목을 받는 이유 중 하나는 예측 정확도를 향상시키면서 더 나은 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있는 능력입니다.
딥 러닝 개발 도구, 라이브러리 및 언어는 몇 년 안에 모든 소프트웨어 개발 도구 키트의 일반 구성 요소가 될 것입니다.
이러한 현재 도구 세트는 새로운 모델의 단순한 설계, 설정 및 교육을 위한 길을 열 것입니다.
스타일 변환, 자동 태그 추가, 음악 창작, 그리고 다른 작업은 이러한 기술로 수행하는 것이 훨씬 쉬울 것입니다.
빠른 코딩에 대한 수요가 그 어느 때보다 커졌습니다.
딥 러닝 개발자는 향후 광범위한 기성품 및 플러그형 알고리즘 라이브러리에 대한 액세스를 허용하는 통합된 개방형 클라우드 기반 개발 환경을 점점 더 많이 사용할 것입니다.
딥러닝의 미래는 매우 밝습니다!
의 이점 신경망 많은 양의 이질적인 데이터를 처리하는 데 탁월하다는 것입니다(항상 우리의 두뇌가 처리해야 하는 모든 것을 생각하십시오).
이는 방대한 양의 데이터를 수집할 수 있는 강력한 스마트 센서 시대에 특히 그렇습니다. 전통적인 컴퓨터 시스템은 너무 많은 데이터를 선별하고 분류하고 결론을 도출하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
결론
깊은 학습 권력 자동화 및 분석을 향상시킬 수 있는 대부분의 인공 지능(AI) 솔루션 프로세스.
대부분의 개인은 인터넷이나 휴대전화를 사용할 때 매일 딥 러닝을 접합니다.
딥 러닝은 YouTube 동영상의 자막을 만드는 데 사용됩니다. 전화 및 스마트 스피커에서 음성 인식을 수행합니다.
이미지에 얼굴 식별을 제공하고 자율 주행 자동차를 허용하는 등 다양한 용도로 사용할 수 있습니다.
그리고 데이터 과학자와 학자들이 점점 더 복잡해지는 문제를 해결함에 따라 딥 러닝 프레임워크를 사용하는 딥 러닝 프로젝트, 이러한 종류의 인공 지능은 우리 일상 생활에서 점점 더 중요한 부분이 될 것입니다.
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