딥러닝의 힘을 알아보세요: 신경망, 학습 기법, AI, 헬스케어 등의 실제 애플리케이션을 살펴보세요.
딥러닝(DL)은 다층 신경망을 사용하여 방대한 양의 데이터를 학습하는 머신러닝(ML) 의 전문 하위 분야입니다. 인간 두뇌의 구조에서 영감을 받아 심층 신경망이라고도 불리는 DL 모델은 데이터의 계층적 표현을 자동으로 학습하도록 설계되었습니다. 즉, 초기 계층은 단순한 특징을 학습하고 후속 계층은 이를 결합하여 점점 더 복잡한 패턴을 학습합니다. 이러한 기능 덕분에 DL은 특히 컴퓨터 비전(CV) 및 자연어 처리(NLP)와 같은 복잡한 영역에서 인공 지능(AI)의 주요 발전의 원동력이 되었습니다.
딥러닝의 핵심은 입력 계층과 출력 계층 사이에 여러 개의 숨겨진 계층이 있는 신경망인 심층 신경망입니다. 딥 러닝의 '딥'은 바로 이 깊이를 의미합니다. 각 계층에는 활성화 함수에 의해 제어되는 수학적 연산을 입력에 적용하는 처리 장치(뉴런)가 포함되어 있습니다. 학습하는 동안 네트워크에 대규모 데이터 세트가 공급되고 역전파라는 알고리즘이 네트워크의 내부 매개변수 또는 가중치를 조정하는 데 사용됩니다. 일반적으로 경사 하강과 같은 최적화 알고리즘에 의해 안내되는 이 조정 프로세스는 손실 함수에 의해 정의된 대로 모델의 예측과 실제 기준 진실 사이의 차이를 최소화합니다. 이를 통해 네트워크는 명시적으로 프로그래밍하지 않아도 복잡한 패턴을 자동으로 발견할 수 있습니다. 현대 DL의 대중화에 기여한 주요 역사적 논문은 2012년에 발표된 AlexNet 논문으로, ImageNet 데이터 세트에서 최첨단 결과를 달성했습니다.
딥러닝은 머신러닝의 하위 집합이지만, 데이터 표현에 대한 접근 방식에서 가장 큰 차이가 있습니다. 기존의 ML 방식은 도메인 전문가가 원시 데이터에서 피처를 세심하게 만들어 모델이 정확한 예측을 할 수 있도록 지원하는 수동 피처 엔지니어링에 크게 의존하는 경우가 많습니다. 이와 달리 DL 모델은 자동 피처 추출을 수행합니다. 딥 네트워크의 계층적 구조 덕분에 데이터에서 직접 관련 기능을 학습할 수 있습니다. 따라서 DL은 수동 피처 엔지니어링이 비현실적인 경우가 많은 이미지, 텍스트, 오디오와 같은 비정형 데이터를 처리하는 데 특히 강력합니다. 예를 들어 이미지 인식에서 DL 모델은 첫 번째 레이어에서 가장자리와 질감을 식별한 다음, 중간 레이어에서 눈과 코와 같은 물체의 일부를, 마지막으로 더 깊은 레이어에서 얼굴과 같은 전체 물체를 식별하는 방법을 학습할 수 있습니다.
복잡한 데이터를 처리하는 딥러닝의 능력 덕분에 수많은 산업과 애플리케이션에서 딥러닝이 채택되고 있습니다. 대표적인 두 가지 예는 다음과 같습니다:
DL 모델 개발은 다양한 소프트웨어 라이브러리와 플랫폼을 통해 용이하게 이루어집니다. 널리 사용되는 오픈 소스 프레임워크는 다음과 같습니다:
특히 YOLO11과 같은 모델을 사용하는 컴퓨터 비전 작업을 위한 맞춤형 모델 훈련, 배포, DL 모델 관리를 위한 통합 환경을 제공하는 플랫폼은 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼입니다. 효과적인 개발을 위해서는 엄격한 하이퍼파라미터 튜닝, 성능 메트릭 이해, 효율적인 모델 학습을 위한 GPU 가속 활용과 같은 관행이 수반되는 경우가 많습니다. 이러한 복잡한 시스템의 개발과 배포는 종종 MLOps 관행을 통해 관리됩니다.
