딥 러닝이란 무엇인가요?

딥 러닝의 개념

딥 러닝은 머신러닝(ML)의 하위 집합으로, 인간의 두뇌처럼 작동하도록 모델링된 알고리즘인 인공 신경망이 대량의 데이터에서 학습합니다.

딥 러닝의 작동 방식은 무엇인가요?

딥 러닝은 인간의 두뇌 작동 방식을 기반으로 느슨하게 모델링한 알고리즘인 신경망 계층으로 지원됩니다. 대량의 데이터를 통한 학습은 신경망에서 신경을 구성하는 것입니다. 그 결과 학습이 완료되면 새 데이터를 처리하는 딥 러닝 모델이 됩니다. 딥 러닝 모델은 여러 데이터 소스에서 정보를 가져와 사람이 개입할 필요 없이 해당 데이터를 실시간으로 분석합니다. 딥 러닝에서 그래픽 처리 장치(GPU)는 여러 계산을 동시에 처리할 수 있으므로 학습 모델에 최적화되어 있습니다.

딥 러닝은 자동화 및 분석 작업을 개선할 수 있는 많은 AI인공 지능(AI) 기술을 구동하는 요소입니다. 대부분의 사람은 매일 인터넷을 탐색하거나 휴대폰을 사용할 때 딥 러닝을 접합니다. 수많은 다른 애플리케이션 중에서 딥 러닝은 YouTube 동영상의 캡션을 생성하고, 전화 및 스마트 스피커에서 음성 인식을 수행하고, 사진 얼굴 인식을 제공하고, 자율주행차를 지원하는 데 사용됩니다. 또한 데이터 과학자와 연구원이 딥 러닝 프레임워크를 활용하여 점점 더 복잡해지는 딥 러닝 프로젝트를 진행함에 따라 이러한 유형의 인공 지능은 일상생활에서 더욱 큰 부분이 될 것입니다.

딥 러닝과 신경망의 차이점은 무엇인가요?

딥 러닝과 신경망 비교

간단히 말해서 딥 러닝은 여러 계층이 있는 신경망의 이름입니다.

신경망은 사진 또는 오디오와 같은 관찰 데이터를 이해하기 위해 상호 연결된 노드 계층을 통해 데이터를 전달합니다. 정보가 계층을 통과하면 해당 계층의 각 노드는 데이터에 대해 간단한 작업을 수행하고 결과를 선택적으로 다른 노드에 전달합니다. 각 후속 계층은 네트워크에서 출력을 만들 때까지 마지막 계층보다 더 높은 수준의 기능에 중점을 둡니다.

입력 계층과 출력 계층 사이에 숨겨진 계층이 있습니다. 이 계층이 바로 신경망과 딥 러닝의 차이점입니다. 기본 신경망에는 숨겨진 계층이 한 개 또는 두 개 있는 반면, 딥 러닝 네트워크에는 수십 또는 수백 개의 계층이 있을 수 있습니다. 서로 다른 계층과 노드의 수를 늘리면 네트워크의 정확성이 향상될 수 있습니다. 그러나 계층이 많을수록 모델에 매개 변수와 컴퓨팅 리소스가 더 많이 필요할 수도 있습니다.

딥 러닝은 원시 데이터를 수신하는 일련의 입력이 있는 신경망 계층을 통해 정보를 분류합니다. 예를 들어 신경망이 새 이미지를 통해 학습한 경우 새 이미지를 인식하는 데 사용할 수 있습니다. 까마귀와 닭을 구별하는 것보다 까마귀와 큰까마귀를 구별하는 것과 같이 계층이 더 많을수록 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 딥 러닝 알고리즘 뒤에 있는 심층 신경망에는 입력 및 출력 노드 사이에 숨겨진 여러 계층이 있으며, 이는 더 복잡한 데이터 분류를 수행할 수 있음을 의미합니다. 딥 러닝 알고리즘은 대규모 데이터 집합을 통해 학습되어야 하며 더 많은 데이터를 수신할수록 더욱 정확해집니다. 새 사진을 정확하게 분류하려면 새 사진을 수천 장 제공해야 합니다.

신경망에서는 딥 러닝 모델을 학습시키는 데 리소스가 매우 많이 사용됩니다. 이는 신경망이 학습 도중에 조정된 가중치(입력 간의 연결 강도를 나타내는 매개 변수)를 사용하여 숨겨진 계층에서 처리되는 입력을 수집한 후 모델이 예측을 시작하는 때입니다. 가중치는 보다 나은 예측을 위해 학습 입력을 기반으로 조정됩니다. 딥 러닝 모델은 많은 양의 데이터를 학습하는 데 시간이 많이 소요되므로 고성능 컴퓨팅이 매우 중요합니다.

GPU는 데이터 계산에 최적화되어 있으며 대규모 행렬 계산의 성능을 가속화하도록 설계되었습니다. GPU는 대규모 머신러닝(ML) 및 딥 러닝 문제에 대한 병렬 실행에 가장 적합합니다. 따라서 이미지, 텍스트, 비디오와 같은 대량의 구조적 또는 비구조적 데이터에서 많은 계산을 수행하는 ML 애플리케이션은 우수한 성능을 발휘합니다.

딥 러닝을 사용하는 5가지 이유

딥 러닝의 주요 이점 중 하나는 신경망을 사용하여 이전에는 볼 수 없었던 데이터에서 숨겨진 인사이트와 관계를 나타내는 것입니다. 복잡한 대규모 데이터를 분석할 수 있는 보다 강력한 머신러닝 모델을 통해 기업은 다음을 활용하여 사기 감지, 공급망 관리 및 사이버 보안을 개선할 수 있습니다.

• 비정형 데이터 분석: 소셜 미디어 게시물, 뉴스, 설문 조사를 분석해 텍스트 데이터를 파악하고 유용한 비즈니스 및 고객 인사이트를 제공하도록 딥 러닝 알고리즘을 훈련할 수 있습니다.
• 데이터 레이블링: 딥 러닝을 위해서는 레이블이 지정된 훈련용 데이터가 필요합니다. 학습이 완료되면 새 데이터에 레이블을 지정하고 자체적으로 서로 다른 유형의 데이터를 식별할 수 있습니다.
• 기능 엔지니어링: 딥 러닝 알고리즘은 사람이 원시 데이터에서 수동으로 기능을 추출할 필요가 없으므로 시간을 절약할 수 있습니다.
• 효율성: 올바르게 훈련된 딥 러닝 알고리즘은 수천 개의 작업을 인간보다 더 빠르게, 반복적으로 수행할 수 있습니다.
• 훈련: 딥 러닝에 사용되는 신경망은 다양한 데이터 형식과 애플리케이션에 적용될 수 있습니다. 또한 딥 러닝 모델은 새로운 데이터로 재학습하여 적용할 수 있습니다.

AI와 머신 러닝 및 딥 러닝은 어떻게 다를까요?

AI, 머신러닝 및 딥 러닝은 모두 관련되어 있지만, 다음과 같은 고유한 기능을 제공합니다.

• 인공지능(AI): 인공지능을 사용하면 컴퓨터, 기계 또는 로봇이 의사 결정, 개체 인식, 문제 해결, 언어 이해와 같은 인간의 능력을 모방할 수 있습니다.
• 머신러닝(ML): 머신러닝은 인간의 개입 없이도 스스로 데이터를 학습해 시간이 지날수록 정확성이 높아지는 애플리케이션을 구축하는 데 중점을 둔 AI의 하위 집합입니다. 머신러닝 알고리즘을 학습을 통해 더 나은 의사 결정을 내리고 예측하기 위한 패턴을 찾을 수 있지만, 일반적으로 사람이 개입해야 합니다.
• 딥 러닝: 딥 러닝은 컴퓨터로 더 복잡한 문제를 해결하기 위해 사용되는 머신러닝의 하위 집합입니다. 딥 러닝 모델은 자체적으로 새로운 기능을 만들 수도 있습니다.

딥 러닝의 5가지 사용 사례

소셜 미디어

딥 러닝은 많은 수의 이미지를 분석하는 데 사용될 수 있으며, 이를 통해 소셜 네트워크는 사용자에 대한 정보를 더 많이 찾아낼 수 있습니다. 이는 대상 광고를 개선하고 제안을 따릅니다.

금융: 딥 러닝의 신경망을 사용하면 주식 가격을 예측하고 거래 전략을 개발할 수 있고, 보안 위협을 감지하고 사기를 예방할 수도 있습니다.

보건의료: 딥 러닝은 트렌드와 행동을 분석해 환자의 질병을 예측함으로써 보건의료 분야에서 중추적인 역할을 수행할 수 있습니다. 또한 보건의료 종사자는 딥 러닝 알고리즘을 활용하여 환자에 대한 최적의 검사 및 치료를 결정할 수 있습니다.

사이버 보안: 딥 러닝은 알려진 위협 데이터베이스를 기반으로 대응하는 대신 의심스러운 신규 활동을 인식해 기존 맬웨어 솔루션보다 고등급 위험을 더 효과적으로 감지할 수 있습니다.

디지털 어시스턴트: 디지털 어시스턴트는 딥 러닝의 가장 일반적인 사용 사례 중 하나입니다. 자연어 처리(NLP) 기능 덕분에 Siri, Cortana, Google, Alexa는 질문에 응답하고 사용자 습관에 적응할 수 있습니다.

딥 러닝 적용을 방해하는 장애물

딥 러닝의 새로운 용도를 알아내고 있지만, 여전히 다음과 같은 특정 제약과 함께 발전하고 있습니다.

• 대량의 데이터: 딥 러닝은 고품질의 인사이트 및 추상적인 답변을 도출하기 위한 대량의 학습 데이터가 필요합니다. 인간의 두뇌와 마찬가지로 딥 러닝 알고리즘은 실수로부터 학습하고 결과를 개선할 수 있는 예시가 필요합니다.
• 유연성 부족: 기계 학습 방식은 여전히 매우 제한적이며 이는 모델의 실수를 야기하는 요인이 될 수 있습니다. 딥 러닝 네트워크가 특정한 문제를 해결하기 위해서는 그와 관련된 데이터가 필요합니다. 해당 범위를 벗어난 작업을 수행하도록 요청하면 실패할 가능성이 큽니다.
• 투명성 부족: 신경망은 수백만 개의 데이터 포인트를 탐색해 패턴을 찾아내고 솔루션을 도출하지만, 구체적으로 어떤 과정을 거치는지에 대해서는 알기 어려울 수 있습니다. 데이터 처리 방식에 대한 투명성이 부족하므로 원치 않는 편향을 식별하고 예측을 설명하기가 어렵습니다.
• 이러한 난관에도 불구하고 데이터 과학자들은 감독 없이 학습할 수 있는 매우 정확한 딥 러닝 모델을 구축하는 일에 점점 더 가까워지고 있으며, 이 모델을 통해 딥 러닝이 더 빨라지고 노동 집약적 작업이 줄어들 것입니다.

딥 러닝 제품 및 솔루션

비즈니스 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터 과학자는 기존의 온-프레미스 IT 하드웨어가 제공할 수 있는 것보다 더 많은 유연성을 가지고 딥 러닝 모델을 신속하게 탐색하고 구축할 수 있어야 합니다.

OCI(Oracle Cloud Infrastructure)는 우수한 가격 대비 성능을 제공하는 컴퓨팅을 기반으로 데이터 집약적 워크로드, 빠른 클라우드 스토리지, 짧은 대기 시간, 100Gbps RDMA를 통한 고처리량 네트워킹을 구현할 수 있습니다. 또한 OCI는 딥 러닝을 위한 GPU 컴퓨팅 인스턴스, 배포하기 쉬운 이미지, 단일 GPU 워크 스테이션 또는 다중 GPU 형태의 클러스터를 실행할 수 있는 유연성을 제공합니다.

머신러닝 모델을 고성능 클라우드 인프라에서 구축, 학습 및 배포하려면 Oracle Cloud Infrastructure Data Science를 사용해 보세요. 데이터 과학자는 노트북 세션에서 NVIDIA GPU를 사용하여 훨씬 짧은 시간에 딥 러닝 모델을 구축하고 교육할 수 있습니다. 또한 사용자는 인프라 프로비저닝이나 유지 관리에 대한 걱정없이 모든 규모의 프로젝트를 처리하는 데 필요한 컴퓨팅 및 스토리지 리소스의 양을 선택할 수 있습니다. 이 외에도 OCI Data Science는 데이터 액세스, 알고리즘 선택, 모델 설명 등 데이터 과학 작업을 간소화하여 모델 구축을 가속화합니다.

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