딥러닝의 힘을 알아보세요: 신경망, 학습 기법, AI, 헬스케어 등의 실제 애플리케이션을 살펴보세요.
딥러닝(DL)은 머신러닝(ML)의 전문 하위 분야로, 그 자체가 인공 지능(AI)이라는 더 넓은 범주에 속합니다. DL 알고리즘은 인간 두뇌의 구조와 기능에서 영감을 얻었으며, 특히 여러 계층으로 구성된 인공 신경망(NN)을 활용합니다(따라서 "심층"). 이러한 딥 아키텍처를 통해 모델은 이미지, 텍스트 또는 사운드와 같은 원시 데이터에서 직접 복잡한 패턴과 계층적 표현을 학습할 수 있으며, 특히 크고 복잡한 데이터 세트에서 기존 ML 기법보다 뛰어난 성능을 발휘하는 경우가 많습니다.
딥러닝의 핵심 구성 요소는 입력 계층, 여러 개의 숨겨진 계층, 출력 계층으로 구성된 심층 신경망입니다. 각 계층에는 정보를 처리하는 상호 연결된 노드 또는 '뉴런'이 포함되어 있습니다. 이러한 모델은 얕은 네트워크와 달리 깊이가 깊기 때문에 계층적으로 특징을 학습할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 인식에서 초기 레이어는 단순한 가장자리를 감지하고, 후속 레이어는 이를 모양으로 결합하며, 더 깊은 레이어는 복잡한 물체를 인식할 수 있습니다. 이러한 자동 특징 추출 프로세스는 수동 특징 엔지니어링이 필요하지 않으므로 기존의 많은 ML 접근 방식에 비해 상당한 이점을 제공합니다. 이러한 네트워크를 훈련하려면 일반적으로 대량의 레이블이 지정된 데이터를 공급하고(지도 학습), 역전파 및 경사 하강과 같은 알고리즘을 사용하여 모델 가중치를 조정하고 오류를 최소화합니다(손실 함수). 이 계산 집약적인 프로세스는 효율적인 모델 학습을 위해 강력한 하드웨어, 특히 GPU에 크게 의존합니다.
딥러닝은 특히 컴퓨터 비전(CV) 분야에서 AI 발전의 주요 원동력입니다. COCO 데이터 세트나 ImageNet과 같은 방대한 데이터 세트에서 의미 있는 표현을 학습하는 능력은 이전에는 기계가 다루기 어려운 것으로 여겨졌던 영역에서 획기적인 발전을 이끌어냈습니다. 다음과 같은 모델 Ultralytics YOLO 와 같은 모델은 고성능 객체 감지, 이미지 분할, 이미지 분류를 위해 DL을 활용합니다. 전이 학습과 같은 기술을 사용하면 사전 학습된 모델(대규모 데이터 세트에서 이미 학습된 모델)을 활용하여 적은 데이터로도 새로운 관련 작업에 대한 개발을 가속화할 수 있습니다. 이 분야는 흔히 'AI의 대부'라고 불리는 Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio와 같은 선구자들에게 많은 빚을 지고 있습니다. 딥러닝.AI와 인공지능 발전 협회(AAAI) 와 같은 단체는 빠르게 진화하는 이 분야의 연구와 교육을 지속적으로 발전시키고 있습니다.
딥 러닝은 많은 최신 AI 애플리케이션을 지원합니다:
DL 모델 개발은 다양한 소프트웨어 라이브러리와 플랫폼을 통해 용이하게 이루어집니다. 널리 사용되는 오픈 소스 프레임워크는 다음과 같습니다:
특히 다음과 같은 모델을 사용하는 컴퓨터 비전 작업을 위한 맞춤형 모델 교육, 배포 및 DL 모델 관리를 위한 통합 환경을 제공하는 플랫폼은 다음과 같습니다. YOLO11. 효과적인 개발에는 종종 엄격한 하이퍼파라미터 튜닝, 성능 메트릭 이해, 효율적인 모델 학습을 위한 GPU 가속 활용과 같은 관행이 포함됩니다.
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