[IT기술]딥 러닝(Deep Learning)뜻,역사,종류,모델,현황,국내연구

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딥 러닝이란?

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딥 러닝은 컴퓨터가 인간처럼 판단, 학습할 수 있도록 하며 이를 통해 사물이나 데이터를 군집화,분류하는 데에 사용하는 기술을 말한다.  ​

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이 기술은 뉴스 요약 서비스,이미지 분석부터 자동 운전, 자율 로봇 등에 이르기까지 다양한 분야에서 사용된다. 학습 되는 자료 양이 많을수록, 학습의 단계가 세분화될수록 성능이 좋아진다. ​

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딥러닝의 역사

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초기 AI(인공지능)에는 규칙을 컴퓨터에 주입하는 지도학습법(supervised learning)이 활용되었다.

1990년대 중반 이후 인터넷의 등장으로 방대한 데이터를 수집할 수 있게 되면서, 수많은 빅데이터를 분석하여 인공지능 시스템, 스스로 학습하는 이른바 머신러닝(machine learning, 기계학습)의 형태로 진화하게 되었다.

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하지만 데이터가 포함한 내용의 특징을 파악하는 데에는 한계를 보였는데, 이것을 뛰어넘는 딥러닝(deep learning)이 고안되면서 문제가 해결되었다.

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딥러닝이 처음 제안된 것은 1980년대다. 캘리포니아 대학 심리학자와 컴퓨터 관련 학자들의 신경망 연구를 요약한 <PDP>라는 저서가 등장하면서부터다.

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머신러닝에 인간의 뇌를 모방한 신경망 네트워크를 더한 딥러닝 알고리즘은 인간의 두뇌가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견하고 사물을 구분하는 정보처리 방식을 모방함으로써 기존 머신러닝의 한계를 뛰어넘게 된 것이다.결국 딥러닝의 고안으로 인공지능은 획기적으로 도약하게 된 것이다.

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2004년 딥러닝이 부활하게 되는 계기가 생겼다. 제프리 힌튼 교수가 RBM이라는 새로운 딥러닝 기반의 학습 알고리즘을 제안하면서 주목을 받기 시작한 것이다. 이에따라 드롭아웃이라는 알고리즘도 등장하여 고질적으로 비판받는 과적합 등을 해결할 수 있게 되었다.

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또한, 데이터를 "어떻게 분류할 것인가"를 놓고 이미 많은 기계학습 알고리즘들이 등장한 상황이다. '베이지안망'이나 ‘의사결정나무’, ‘서포트벡터머신(SVM)’, ‘인공신경망’ 등이 대표적인데, 딥러닝은 이 중 인공신경망의 후예라고 할 수 있다.

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딥러닝의 종류

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딥러닝은 크게 지도 학습(supervised learning)과 비지도 학습(unsupervised learning)으로 나뉜다.

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1.지도 학습 ​

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컴퓨터에 먼저 정보를 가르치는 방법. 예를 들어 사진을 주고 “이 사진은 고양이다”라고 알려주는 식인데, 컴퓨터는 미리 학습된 결과를 바탕으로 고양이 사진을 구분하게 되는 것이다.기존의 기계학습 알고리즘 대부분은 지도 학습에 기초하고 있다.

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2.비지도 학습 ​

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비지도 학습은 위와 같은 배움의 과정이 없다. “이 사진이 고양이다.”라는 배움의 과정 없이 “이 사진이 고양이군”이라고 컴퓨터가 스스로 학습하게 되는 기술인데, 이것은 지도 학습과 비교해 진보한 기술이며, 컴퓨터의 높은 연산 능력이 요구된다.

참고로 구글은 비지도 학습 방식으로 유튜브에 등록된 동영상 중 고양이 동영상을 식별하는 딥러닝 기술을 개발하였다.

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딥러닝 모델

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유명한 딥러닝 모델로는 입력층과 출력층 사이에 다중의 은닉층(hidden layer)이 존재하는 '심층(deep) 신경망'이 있으며, 동물의 시각 피질의 구조와 유사하게 뉴런 사이의 연결 패턴을 형성하는 '컨볼루셔널(convolutional) 신경망'이 있다. 또란 시간에 따라서 매순간 신경망을 쌓아올리는 '재귀(recurrent) 신경망', 입력 집합에 대한 확률 분포를 학습할 수 있는 '제한 볼츠만 머신(restricted Boltzmann machine)' 등이 있다.

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딥 러닝 현황

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딥 러닝은 현재 물체 인식과 자동차를 위한 장애물 센서 연구 중심으로 적용되고 있으며, 구글에사는 안드로이드의 음성 인식, 페이스북에서는 사용자가 업로드한 이미지를 판별하는 데에 기술을 활용하고 있다고 한다.

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이미지 출처:https://www.brandsoftheworld.com/logo/google-alphago

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구글 딥마인드(deep mind)의 인공지능 바둑 프로그램 '알파고'는 2016년 3월 한국의 이세돌 9단과 대결하여 5전 4승 1패를 거두어 화제가 되었는데, 이 알파고는 고급 트리 탐색(tree search)과 심층신경망(deep neural network)을 조합한 하이브리드 기법을 사용하며, 범용성을 가지고 있기 때문에 바둑 전용 프로그램이 아닌, 범용 시스템으로 사용될 수 있다.

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국내의 딥러닝 연구

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이미지 출처:https://www.rocketpunch.com/companies/naver

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국내 딥러닝 연구에는 현재 네이버가 중심에 있다고 할 수 있다. 네이버는 음성인식을 비롯하여 테스트 단계의 뉴스를 요약하고 이미지 분석하는 것에 딥러닝 기술을 적용하고 있다.

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또한 딥러닝 알고리즘으로 음성인식의 오류 확률을 25%나 개선했다고 한다. 네이버 딥러닝랩 김정희 부장은 개발자 행사 ‘데뷰 2013’에서 딥러닝을 적용하기 전과 후를 “청동기 시대와 철기 시대와 같다”라며 비유하기도 했다. 그만큼 성능 향상이 뚜렷했다는 뜻.

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네이버는 야후의 "썸리"와 같은 뉴스 요약 서비스에도 딥러닝을 적용하여 실험중에 있다. 기사에 제목이 있을 경우와 없을 경우를 분리하여 기사 내용을 정확하게 요약해낼 수 있는 알고리즘을 개발하는 데 이 방식이 활용되고 있다.

덧붙여 2D 이미지 분석에도 적용하기 위해 연구소에서 실험 중이다.

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관련자료

 

https://www.codestates.com/blog/content/%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%AA%A8%EB%8D%B8

머신러닝·딥러닝 모델ㅣ데이터 분할, 교차 검증, 예시

 

 

자료출처

 

 

https://m.terms.naver.com/entry.naver?docId=3484358&cid=43667&categoryId=43667 

딥러닝

 

https://m.terms.naver.com/entry.naver?docId=3578519&cid=59088&categoryId=59096 

딥러닝