AI(인공지능)이란?
인공지능(Artificial Intelligence, AI)이란 인간의 지능으로 할 수 있는 학습, 추론, 인식 등의 작업을 컴퓨터가 수행할 수 있도록 구현한 것을 말합니다. AI는 크게 규칙 기반 AI, 기계 학습 AI, 딥러닝 AI로 구분됩니다.
딥러닝(Deep Learning)이란?
딥러닝은 기계 학습의 한 분야로, 인간 두뇌의 신경망에서 착안한 인공신경망을 모방하여 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있게 하는 기술입니다. 딥러닝은 다층 신경망 구조를 활용하여 데이터에서 고수준의 추상적인 패턴을 스스로 학습합니다.
딥러닝의 기본 개념
인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)
- 인공신경망은 인간 뇌의 신경세포를 모방하여 만든 수학 모델입니다.
- 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있습니다.
- 각 층의 노드들은 가중치와 활성화 함수를 통해 연결되어 있습니다.
학습 방법
- 지도 학습: 정답 데이터(레이블)를 제공하고 모델이 학습합니다.
- 비지도 학습: 레이블이 없는 데이터에서 패턴을 찾아내도록 학습합니다.
- 강화 학습: 보상(reward)을 통해 모델이 스스로 최적의 행동을 찾아내도록 학습합니다.
역전파(Backpropagation) 알고리즘
- 출력층에서 발생한 오차를 역방향으로 전파시켜 가중치를 업데이트하는 방법입니다.
- 딥러닝 모델의 학습에 핵심적인 역할을 합니다.
활성화 함수(Activation Function)
- 신경망의 노드에서 입력 신호를 출력 신호로 변환할 때 사용하는 함수입니다.
- 시그모이드, 렐루(ReLU), 탄젠트 등이 있습니다.
손실 함수(Loss Function)
- 모델의 출력과 실제 정답 간의 차이를 나타내는 함수입니다.
- 모델이 학습하는 과정에서 손실 함수 값을 최소화하도록 가중치를 조정합니다.
딥러닝은 무수히 많은 이렇게 학습과 역전파를 통해 가장 손실이 적게 나는 지점을 찾아나가는 과정이다.
딥러닝 모델의 종류
합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)
- 이미지 인식 및 객체 탐지에 적합한 모델입니다.
- 필터를 이용하여 이미지의 특징을 추출하고 분류합니다.
- AlexNet, VGGNet, GoogLeNet, ResNet 등이 대표적입니다.
순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)
- 순차 데이터(텍스트, 음성 등)를 처리하는 데 적합한 모델입니다.
- 은닉층 상태를 기억하며 이전 출력을 다음 입력으로 사용합니다.
- LSTM, GRU 등의 변종 모델이 있습니다.
생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)
- Generator와 Discriminator 두 개의 신경망이 경쟁하며 학습합니다.
- 이미지, 음성, 텍스트 등의 데이터 생성에 활용됩니다.
오토인코더(Autoencoder)
- 입력 데이터를 압축 및 복원하는 비지도 학습 모델입니다.
- 차원 축소, 데이터 압축, 이상치 탐지 등에 사용됩니다.
딥러닝의 응용 분야
컴퓨터 비전(Computer Vision)
- 이미지 및 비디오 인식, 객체 탐지, 자율주행 등에 활용됩니다.
- CNN 모델이 주로 사용됩니다.
자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)
- 기계 번역, 챗봇, 감성 분석 등의 분야에 적용됩니다.
- RNN, Transformer 등의 모델이 사용됩니다.
음성 인식(Speech Recognition)
- 음성을 텍스트로 변환하는 데 사용됩니다.
- RNN, CNN 등의 모델이 활용됩니다.
추천 시스템(Recommendation System)
- 온라인 쇼핑몰, 동영상 스트리밍 서비스 등에서 사용자 취향에 맞는 상품이나 컨텐츠를 추천합니다.
의료 분야
- 질병 진단, 신약 개발, 의료 영상 분석 등에 딥러닝 기술이 적용되고 있습니다.
딥러닝은 지속적으로 발전하며 다양한 분야에 활용되고 있습니다. 향후 딥러닝 기술은 더욱 고도화되어 우리 삶에 큰 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.
다음 포스팅은 MLB를 파이썬으로 실제로 코딩을 통하여 만드는 방법을 알아보겠습니다.
관련 리소스
딥 러닝 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전 (wikipedia.org)