미래가 여기에 있습니다. 그리고 이 미래의 기계는 사람이 하는 것과 같은 방식으로 주변 세계를 이해합니다. 컴퓨터는 자동차를 운전하고 질병을 진단하며 미래를 정확하게 예측할 수 있습니다.
이것은 공상 과학 소설처럼 보일 수 있지만 딥 러닝 모델이 이를 현실로 만들고 있습니다.
이 정교한 알고리즘은 인공 지능, 컴퓨터가 스스로 학습하고 개발할 수 있도록 합니다. 이 게시물에서는 딥 러닝 모델의 영역을 자세히 살펴보겠습니다.
그리고 우리는 그들이 우리 삶을 혁신할 수 있는 엄청난 잠재력을 조사할 것입니다. 인류의 미래를 바꾸는 최첨단 기술에 대해 배울 준비를 하십시오.
딥 러닝 모델이란 정확히 무엇입니까?
두 이미지의 차이점을 식별해야 하는 게임을 해본 적이 있습니까?
재미있기도 하지만 힘들 수도 있죠? 컴퓨터가 그 게임을 하고 매번 이기도록 가르칠 수 있다고 상상해보세요. 딥 러닝 모델이 바로 그것을 달성합니다!
딥 러닝 모델은 많은 수의 이미지를 검사하고 공통점이 무엇인지 판단할 수 있는 슈퍼 스마트 머신과 유사합니다. 그들은 이미지를 분해하고 각각을 개별적으로 연구함으로써 이를 달성합니다.
그런 다음 학습한 내용을 적용하여 패턴을 식별하고 이전에 본 적이 없는 새로운 이미지에 대해 예측합니다.
딥 러닝 모델은 방대한 데이터 세트에서 복잡한 패턴과 특성을 학습하고 추출할 수 있는 인공 신경망입니다. 이러한 모델은 들어오는 데이터를 분석하고 변경하여 출력을 생성하는 연결된 노드 또는 뉴런의 여러 계층으로 구성됩니다.
딥 러닝 모델은 특히 이미지 식별, 음성 인식, 자연어 처리 및 로봇 공학과 같이 높은 정확도와 정밀성을 요구하는 작업에 적합합니다.
자율주행차부터 의료 진단, 추천 시스템, 예측 분석.
다음은 딥 러닝 모델의 데이터 흐름을 설명하기 위한 단순화된 버전의 시각화입니다.
입력 데이터는 모델의 입력 레이어로 흘러들어간 다음 출력 예측을 제공하기 전에 여러 숨겨진 레이어를 통해 데이터를 전달합니다.
각 히든 레이어는 최종 예측을 제공하는 다음 레이어로 입력 데이터를 전달하기 전에 입력 데이터에 대해 일련의 수학적 연산을 수행합니다.
이제 딥러닝 모델이 무엇이고 우리 생활에서 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다.
1. 합성곱 신경망(CNN)
CNN은 컴퓨터 비전 영역을 변화시킨 딥 러닝 모델입니다. CNN은 이미지를 분류하고 객체를 인식하며 이미지를 분할하는 데 사용됩니다. 인간 시각 피질의 구조와 기능은 CNN 설계에 영향을 미쳤습니다.
그들은 어떻게 작동 하는가?
CNN은 다수의 컨벌루션 레이어, 풀링 레이어 및 완전히 연결된 레이어로 구성됩니다. 입력은 이미지이고 출력은 이미지의 클래스 레이블에 대한 예측입니다.
CNN의 컨볼루션 레이어는 입력 사진과 일련의 필터 사이에 내적을 수행하여 기능 맵을 만듭니다. 풀링 계층은 기능 맵을 다운샘플링하여 기능 맵의 크기를 줄입니다.
마지막으로 기능 맵은 완전히 연결된 레이어에서 이미지의 클래스 레이블을 예측하는 데 사용됩니다.
CNN이 중요한 이유는 무엇입니까?
CNN은 사람들이 알아차리기 어려운 이미지의 패턴과 특성을 감지하는 방법을 배울 수 있기 때문에 필수적입니다. CNN은 큰 데이터 세트를 사용하여 가장자리, 모서리 및 텍스처와 같은 특성을 인식하도록 학습할 수 있습니다. 이러한 속성을 학습한 후 CNN은 이를 사용하여 새로운 사진에서 개체를 식별할 수 있습니다. CNN은 다양한 이미지 식별 애플리케이션에서 최첨단 성능을 입증했습니다.
우리는 CNN을 어디에 사용합니까?
의료, 자동차 산업 및 소매업은 CNN을 사용하는 몇 가지 분야에 불과합니다. 의료 산업에서는 질병 진단, 약물 개발 및 의료 이미지 분석에 도움이 될 수 있습니다.
자동차 부문에서는 차선 감지를 돕고, 물체 감지, 그리고 자율주행. 또한 시각적 검색, 이미지 기반 제품 추천 및 재고 관리를 위해 소매업에서 많이 사용됩니다.
예를 들어; Google은 다음을 비롯한 다양한 애플리케이션에서 CNN을 사용합니다. Google Lens, 좋아하는 이미지 식별 도구. 이 프로그램은 CNN을 사용하여 사진을 평가하고 사용자에게 정보를 제공합니다.
예를 들어 Google Lens는 이미지에서 사물을 인식하고 꽃의 종류와 같은 세부 정보를 제공할 수 있습니다.
그림에서 추출한 텍스트를 여러 언어로 번역할 수도 있습니다. Google 렌즈는 항목을 정확하게 식별하고 사진에서 특성을 추출하는 CNN의 도움으로 소비자에게 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.
2. 장단기 기억(LSTM) 네트워크
LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크는 일반 순환 신경망(RNN)의 단점을 해결하기 위해 만들어졌습니다. LSTM 네트워크는 시간에 따라 데이터 시퀀스를 처리해야 하는 작업에 이상적입니다.
특정 메모리 셀과 세 가지 게이팅 메커니즘을 사용하여 작동합니다.
그들은 세포로 들어오고 나가는 정보의 흐름을 조절합니다. 입력 게이트, 망각 게이트 및 출력 게이트는 세 개의 게이트입니다.
입력 게이트는 메모리 셀로의 데이터 흐름을 조절하고, 망각 게이트는 셀에서 데이터 삭제를 조절하며, 출력 게이트는 셀 밖으로 데이터 흐름을 조절합니다.
그들의 중요성은 무엇입니까?
LSTM 네트워크는 장기적인 관계로 데이터 시퀀스를 성공적으로 표현하고 예측할 수 있기 때문에 유용합니다. 그들은 이전 입력에 대한 정보를 기록하고 유지할 수 있으므로 향후 입력에 대해 보다 정확한 예측을 할 수 있습니다.
음성 인식, 필기 인식, 자연어 처리 및 사진 캡션은 LSTM 네트워크를 사용한 애플리케이션 중 일부에 불과합니다.
LSTM 네트워크는 어디에 사용합니까?
많은 소프트웨어 및 기술 응용 프로그램은 음성 인식 시스템, 다음과 같은 자연 언어 처리 도구를 포함하여 LSTM 네트워크를 사용합니다. 심리 분석, 기계 번역 시스템, 텍스트 및 그림 생성 시스템.
또한 사기를 감지하고 예측하기 위해 금융 산업뿐만 아니라 자율 주행 자동차 및 로봇 제작에 활용되었습니다. 증권 시장 동정.
3. 생성적 적대 신경망(GAN)
GAN은 깊은 학습 주어진 데이터 세트와 유사한 새로운 데이터 샘플을 생성하는 데 사용되는 기술입니다. GAN은 두 가지로 구성됩니다. 신경망: 하나는 새로운 샘플을 생성하는 방법을 배우는 것이고 다른 하나는 진짜 샘플과 생성된 샘플을 구별하는 방법을 배우는 것입니다.
유사한 접근 방식에서 이 두 네트워크는 생성기가 실제 샘플과 구별할 수 없는 샘플을 생성할 수 있을 때까지 함께 훈련됩니다.
GAN을 사용하는 이유
GAN은 고품질 데이터를 생산할 수 있는 능력 때문에 중요합니다. 합성 데이터 사진 및 비디오 제작, 텍스트 생성, 음악 생성 등 다양한 응용 프로그램에 활용할 수 있습니다.
GAN은 또한 데이터 증대(Data Augmentation)에도 사용되었습니다. 합성 데이터 실제 데이터를 보완하고 기계 학습 모델의 성능을 향상시킵니다.
또한 모델을 훈련하고 시험을 모방하는 데 사용할 수 있는 합성 데이터를 생성함으로써 GAN은 의학 및 약물 개발과 같은 부문을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
GAN의 응용
GAN은 데이터 세트를 보완하고, 새로운 사진이나 영화를 만들고, 과학적 시뮬레이션을 위한 합성 데이터를 생성할 수도 있습니다. 또한 GAN은 엔터테인먼트에서 의료에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 사용될 가능성이 있습니다.
나이와 비디오. 예를 들어 NVIDIA의 StyleGAN2는 유명인과 예술 작품의 고품질 사진을 만드는 데 사용되었습니다.
4. 깊은 믿음 네트워크(DBN)
깊은 믿음 네트워크(DBN)는 인공 지능 데이터에서 패턴을 발견하는 방법을 학습할 수 있는 시스템입니다. 그들은 데이터를 점점 더 작은 청크로 세분화하여 각 수준에서 데이터를 보다 철저하게 파악함으로써 이를 달성합니다.
DBN은 데이터가 무엇인지 알지 못한 채 데이터에서 학습할 수 있습니다(이를 "비지도 학습"이라고 함). 이것은 사람이 식별하기 어렵거나 불가능하다고 생각하는 데이터의 패턴을 감지하는 데 매우 유용합니다.
DBN이 중요한 이유는 무엇입니까?
DBN은 계층적 데이터 표현을 학습할 수 있는 능력 때문에 중요합니다. 이러한 표현은 분류, 이상 감지 및 차원 감소와 같은 다양한 애플리케이션에 활용될 수 있습니다.
최소한의 레이블이 지정된 데이터로 딥 러닝 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 감독되지 않은 사전 훈련을 수행할 수 있는 DBN의 용량은 상당한 이점입니다.
DBN의 응용 프로그램은 무엇입니까?
가장 중요한 응용 프로그램 중 하나는 물체 감지, DBN은 비행기, 새, 인간과 같은 특정 유형의 사물을 인식하는 데 사용됩니다. 또한 이미지 생성 및 분류, 영화의 동작 감지, 음성 처리를 위한 자연어 이해에도 활용됩니다.
또한 DBN은 일반적으로 인간의 자세를 평가하기 위해 데이터 세트에 사용됩니다. DBN은 의료, 은행, 기술을 포함한 다양한 산업을 위한 훌륭한 도구입니다.
5. 심층 강화 학습 네트워크(DRL)
깊은 안마 강화 학습 네트워크(DRL)는 에이전트가 복잡한 환경에서 시행 착오를 통해 학습할 수 있도록 심층 신경망을 강화 학습 기술과 통합합니다.
DRL은 에이전트에게 주변 환경과 상호 작용하고 실수로부터 학습하여 보상 신호를 최적화하는 방법을 가르치는 데 사용됩니다.
그들이 주목할만한 이유는 무엇입니까?
게임, 로봇 공학 및 자율 주행을 포함한 다양한 응용 분야에서 효과적으로 사용되었습니다. DRL은 원시 감각 입력에서 직접 학습할 수 있으므로 에이전트가 환경과의 상호 작용을 기반으로 결정을 내릴 수 있기 때문에 중요합니다.
중요 애플리케이션
DRL은 어려운 문제를 처리할 수 있기 때문에 실제 상황에서 사용됩니다.
DRL은 OpenAI의 Gym, Unity의 ML 에이전트, Google의 DeepMind Lab. 알파 고, Google에서 제작 Deepmind예를 들어, DRL을 사용하여 세계 챔피언 수준에서 바둑 보드 게임을 플레이합니다.
DRL의 또 다른 용도는 로봇 공학에서 물건을 잡거나 블록을 쌓는 것과 같은 작업을 실행하기 위해 로봇 팔의 움직임을 제어하는 데 사용됩니다. DRL은 다양한 용도로 사용할 수 있으며 유용한 도구입니다. 학습 에이전트 복잡한 환경에서 결정을 내립니다.
6. 오토인코더
오토인코더는 흥미로운 유형의 신경망 학자와 데이터 과학자 모두의 관심을 끌었습니다. 기본적으로 데이터를 압축하고 복원하는 방법을 배우도록 설계되었습니다.
입력 데이터는 입력 및 출력 레이어보다 노드 수가 적은 병목 레이어로 압축될 때까지 데이터의 차원을 점진적으로 낮추는 연속 레이어를 통해 공급됩니다.
그런 다음 이 압축된 표현을 사용하여 데이터의 차원을 원래 모양으로 점진적으로 높이는 일련의 레이어를 사용하여 원래 입력 데이터를 다시 만듭니다.
왜 중요 함?
오토인코더는 깊은 학습 기능 추출 및 데이터 축소가 가능하기 때문입니다.
수신 데이터의 핵심 요소를 식별하고 분류, 그룹화 또는 새 데이터 생성과 같은 다른 작업에 적용할 수 있는 압축 형식으로 변환할 수 있습니다.
오토인코더는 어디에 사용합니까?
이상 탐지, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 오토인코더가 사용되는 분야 중 일부에 불과합니다. 예를 들어 Autoencoder는 컴퓨터 비전에서 이미지 압축, 이미지 노이즈 제거 및 그림 합성에 사용할 수 있습니다.
자연어 처리에서 텍스트 생성, 텍스트 분류 및 텍스트 요약과 같은 작업에 Autoencoder를 사용할 수 있습니다. 이상 식별의 표준에서 벗어난 데이터의 이상 활동을 식별할 수 있습니다.
7. 캡슐 네트워크
Capsule Networks는 CNN(Convolutional Neural Networks)을 대체하기 위해 개발된 새로운 딥 러닝 아키텍처입니다.
캡슐 네트워크는 이미지에서 특정 항목의 존재를 인식하고 방향 및 위치와 같은 속성을 출력 벡터로 인코딩하는 역할을 하는 캡슐이라는 뇌 단위를 그룹화하는 개념을 기반으로 합니다. 따라서 캡슐 네트워크는 CNN보다 공간적 상호 작용과 관점 변동을 더 잘 관리할 수 있습니다.
CNN보다 캡슐 네트워크를 선택하는 이유는 무엇입니까?
캡슐 네트워크는 그림의 항목 간의 계층적 관계를 캡처하는 CNN의 어려움을 극복하기 때문에 유용합니다. CNN은 다양한 크기의 사물을 인식할 수 있지만 이러한 항목이 서로 연결되는 방식을 파악하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
반면 Capsule Networks는 사물과 그 조각을 인식하는 방법뿐만 아니라 이미지에 공간적으로 배치되는 방식을 학습하여 컴퓨터 비전 애플리케이션의 실행 가능한 경쟁자로 만들 수 있습니다.
응용 분야
Capsule Networks는 이미 이미지 분류, 객체 식별, 사진 분할을 포함한 다양한 애플리케이션에서 유망한 결과를 보여주었습니다.
그들은 의료 사진에서 사물을 구별하고, 영화에서 사람을 인식하고, 심지어 3D 이미지에서 2D 모델을 만드는 데 사용되었습니다.
성능을 향상시키기 위해 캡슐 네트워크는 GAN(Generative Adversarial Networks) 및 VAE(Variational Autoencoders)와 같은 다른 딥 러닝 아키텍처와 결합되었습니다. 캡슐 네트워크는 딥 러닝 과학이 발전함에 따라 컴퓨터 비전 기술을 향상시키는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.
예를 들어; 니바벨 신경 영상 파일 유형을 읽고 쓰기 위한 잘 알려진 Python 도구입니다. 이미지 분할을 위해 Capsule Networks를 사용합니다.
8. 주의 기반 모델
어텐션 메커니즘이라고도 하는 어텐션 기반 모델로 알려진 딥 러닝 모델은 정확도를 높이기 위해 노력합니다. 기계 학습 모델. 이러한 모델은 들어오는 데이터의 특정 기능에 집중하여 작동하므로 보다 효율적이고 효과적인 처리가 가능합니다.
기계 번역 및 감정 분석과 같은 자연어 처리 작업에서 어텐션 방법은 상당히 성공적인 것으로 나타났습니다.
그들의 중요성은 무엇입니까?
어텐션 기반 모델은 복잡한 데이터를 보다 효과적이고 효율적으로 처리할 수 있기 때문에 유용합니다.
전통적인 신경망 모든 입력 데이터를 똑같이 중요하게 평가하여 처리 속도가 느려지고 정확도가 떨어집니다. 어텐션 프로세스는 입력 데이터의 중요한 측면에 집중하여 보다 빠르고 정확한 예측을 가능하게 합니다.
사용 영역
인공 지능 분야에서 어텐션 메커니즘은 자연어 처리, 사진 및 오디오 인식, 심지어 무인 차량을 포함하여 광범위한 응용 분야를 가지고 있습니다.
예를 들어 주의 방법은 시스템이 문맥에 필수적인 특정 단어나 구에 집중할 수 있도록 하여 자연어 처리에서 기계 번역을 개선하는 데 사용할 수 있습니다.
자율주행차의 주의 방법은 시스템이 주변의 특정 항목이나 문제에 집중하는 것을 돕기 위해 사용될 수 있습니다.
9. 변압기 네트워크
변환기 네트워크는 데이터 시퀀스를 검사하고 생성하는 딥 러닝 모델입니다. 입력 시퀀스를 한 번에 한 요소씩 처리하고 길이가 같거나 다른 출력 시퀀스를 생성하는 방식으로 작동합니다.
Transformer network는 표준 sequence-to-sequence 모델과 달리 순환 신경망(RNN)을 사용하여 시퀀스를 처리하지 않습니다. 대신 시퀀스 조각 간의 연결을 학습하기 위해 셀프 어텐션 프로세스를 사용합니다.
변압기 네트워크의 중요성은 무엇입니까?
트랜스포머 네트워크는 자연어 처리 작업에서 더 나은 성능으로 인해 최근 몇 년 동안 인기가 높아졌습니다.
언어 번역, 텍스트 요약 및 대화 작성과 같은 텍스트 작성 작업에 특히 적합합니다.
트랜스포머 네트워크는 RNN 기반 모델보다 계산적으로 훨씬 더 효율적이므로 대규모 애플리케이션에 선호되는 선택입니다.
변압기 네트워크는 어디에서 찾을 수 있습니까?
트랜스포머 네트워크는 광범위한 애플리케이션, 특히 자연어 처리에 널리 사용됩니다.
GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈는 언어 번역, 텍스트 요약 및 챗봇 생성과 같은 작업에 활용된 대표적인 변환기 기반 모델입니다.
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 질문 응답 및 감정 분석과 같은 자연어 이해 애플리케이션에 활용된 또 다른 일반적인 변환기 기반 모델입니다.
모두 GPT 및 BERT는 파이 토치, 변환기 기반 모델 개발에 널리 사용되는 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크입니다.
10. 제한된 볼츠만 머신(RBM)
RBM(Restricted Boltzmann Machines)은 생성 방식으로 학습하는 일종의 감독되지 않은 신경망입니다. 고차원 데이터에서 필수 특성을 학습하고 추출하는 능력 때문에 기계 학습 및 딥 러닝 분야에서 널리 사용되었습니다.
RBM은 보이는 것과 숨겨진 두 개의 레이어로 구성되며, 각 레이어는 가중치 에지로 연결된 뉴런 그룹으로 구성됩니다. RBM은 입력 데이터를 설명하는 확률 분포를 학습하도록 설계되었습니다.
제한된 Boltzmann 기계는 무엇입니까?
RBM은 생성 학습 전략을 사용합니다. RBM에서 가시층은 입력 데이터를 반영하고 매장층은 입력 데이터의 특성을 인코딩합니다. 보이는 레이어와 숨겨진 레이어의 가중치는 링크의 강도를 보여줍니다.
RBM은 대조 발산(contrastive divergence)이라는 기술을 사용하여 훈련 중에 레이어 간의 가중치와 편향을 조정합니다. Contrastive divergence는 모델의 예측 가능성을 최대화하는 비지도 학습 전략입니다.
제한된 볼츠만 기계의 중요성은 무엇입니까?
RBM은 기계 학습 많은 양의 데이터에서 관련 특성을 학습하고 추출할 수 있기 때문입니다.
사진 및 음성 인식에 매우 효과적이며 추천 시스템, 이상 감지 및 차원 감소와 같은 다양한 애플리케이션에 사용되었습니다. RBM은 방대한 데이터 세트에서 패턴을 찾아 뛰어난 예측과 통찰력을 얻을 수 있습니다.
제한된 Boltzmann 기계는 어디에 사용될 수 있습니까?
RBM의 애플리케이션에는 차원 감소, 이상 탐지 및 추천 시스템이 포함됩니다. RBM은 감정 분석에 특히 유용하며 주제 모델링 자연어 처리의 맥락에서.
음성 및 사진 인식에 사용되는 일종의 신경망인 Deep Belief Networks도 RBM을 사용합니다. 깊은 믿음 네트워크 도구 상자, TensorFlow및 테아 노 RBM을 사용하는 소프트웨어 또는 기술의 특정 예입니다.
마무리
딥 러닝 모델은 음성 인식, 자연어 처리, 컴퓨터 비전을 비롯한 다양한 산업에서 점점 더 중요해지고 있습니다.
Convolutional Neural Networks(CNNs)와 Recurrent Neural Networks(RNNs)는 가장 유망한 것으로 나타났고 많은 응용 프로그램에서 광범위하게 활용되지만 모든 딥 러닝 모델에는 장단점이 있습니다.
그러나 연구원들은 RBM(Restricted Boltzmann Machines) 및 기타 딥 러닝 모델에도 특별한 이점이 있기 때문에 여전히 조사하고 있습니다.
더 어려운 문제를 다루기 위해 딥 러닝 영역이 계속 발전함에 따라 새롭고 창의적인 모델이 만들어질 것으로 기대됩니다.
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