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[IT/트랜드] 딥러닝(Deep learning)이 도대체 뭐죠?

2018.02.01
 

안녕하세요.


오늘 제가 다뤄보고자 하는 주제는


“딥러닝(Deep learning)” 입니다.


machine learning


딥러닝은 기계학습의 한 분야로


사람의 학습 능력을 기계에게 모방시키는 것을 목표로 하고 있습니다.


기계가 스스로 데이터들에 대한 패턴을 찾아 학습하고


특정 문제에 대한 의사결정을 할 수 있도록 하는것이죠.


 


“기계학습에 대한 다양한 문제점(윤리적 문제)들이 제시되고있지만


IT의 중심에 서있는 우리에게 이보다 더 흥미로운 주제가 있을까요?”


 


딥러닝은


IT 에만 국한되지 않고 다양한 분야에서 앞다투어 연구하며


날로 큰 발전을 이뤄내고 있는데요


구글   바이두   페이스북   naver_basic_jpg


연구하는 기업들도 점점 다양해지는 추세입니다.


구글딥마인드알파고


우리나라에서 본격적으로 딥러닝이 가시화되기 시작한건


딥마인드에서 개발한 알파고가


우리나라 바둑선수 이세돌과의 경기에 승리하였던 모습이었을 겁니다.


딥러닝은 기업에서만 관심갖고 있는 분야는 아닙니다.


정부차원에서도 많은 관심을 갖고 투자를 하고 있는데요.


엑소브레인


[출처 : YTN 뉴스]


우리나라 미래창조과학부의 국가 혁신기술 개발형 R&D 과제를 통해


백과사전(위키백과)과 일반상식 등 12만 권 분량의 지식을 학습한


 “엑소브레인”이  EBS 장학퀴즈에서 우승하여 큰 이슈가 되었습니다.


지금부터 간단하게 딥러닝 구조를 살펴 보겠습니다


뉴런         ann


딥러닝은 사람의 신경계를 이루는 구조적, 기능적인 기본 단위인 뉴런을 모방한


퍼셉트론 알고리즘을 기본으로 하고 있습니다.


퍼셉트론은 1957년 코넬 항공 연구소에서 프랑크로젠블라트에 의해 고안된


가장 간단한 형태의 피드포워드 네트워크입니다. [참조: 위키백과]


 dnn


 데이터의 입력 , 출력 계층 (퍼셉트론의 기본구조) 사이에 한 개 이상의 은닉 계층이 있는 구조를


딥러닝의 기본 구조라고 볼 수 있습니다.


 텐서플로


딥러닝을 구현해 볼 수 있는 프레임웤은


가장 많이 사용되고있는 구글의 텐서플로우(TensorFlow)외에도


 Berkeley AI Research 의 Caffe, 마이크로소프트의 툴킷(CNTK),


MX넷, 사이킷런(Scikit-learn) 등이 있습니다.


그럼 요즘 대두되고있는


대표적인 딥러닝 알고리즘들을 간단히 소개하겠습니다.


cnn


[출처 : http://parse.ele.tue.nl/education/cluster2]


첫번째는 CNN(Convolution Neural Network) 입니다.


데이터 전체를 벡터화시켜 특징을 추출하기 때문에


정적인 데이터를 활용하는 분야(이미지 인식) 에 효율적인 성능을 보이고 있습니다.


Pooling 과 Convolution 계층이 1개 이상 존재하는 것으로 합성곱신경망이라고도 불리고 있습니다.


 이미지 인식뿐만 아니라 자연어 처리 등 다양한 분야에서 좋은 성능으로 두각을 나타내고 있으며


페이스북의 자동 사진 태그, 자가 운전용 자동차 등에서 사용되고 있습니다.


rnn


[출처: http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/]


두번째는 RNN(Recurrent Neural Network) 입니다.


시간의 흐름에 따라 변화를 일으키는 시계열 데이터에 적합한 알고리즘입니다.


재귀적인 구조를 가지기 때문에  순환신경망 이라고도 불리고 있습니다.


 lstm


 [출처: http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/]


마지막으로 LSTM (Long Short Term Memory)입니다.


 RNN의 기울기 소실 문제를 보완하기위해 고안된 알고리즘으로


RNN의 기본구조(재귀적인 구조)에 3개의 게이트가 (입력게이트, 망각게이트, 출력게이트)


추가된 형태를 가집니다.


 사람이 중요한 정보를 기억하고  필요없는 정보를 잊어버리는 것처럼


정보를 선택하여 학습할 수 있도록 만들어져 있습니다.


오늘은 간단하게 딥러닝에 대해 알아보았는데요


위에 제시한 알고리즘외에도


수많은 딥러닝 알고리즘이 연구되며 발전하고 있습니다.


다음 시간 부터는 다양한 딥러닝 알고리즘들을


하나 하나 재미있고 상세하게 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다.

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