신경망 및 딥 러닝 소개: 구조, 유형 및 제한 사항

이 기사를 읽고 있기 때문에 기본 기계 학습에 대해 이해하고 있을 가능성이 있습니다.

딥 러닝은 머신 러닝 다음의 논리적 단계입니다. 전통적인 기계 학습에서 기계는 감독 또는 강화를 기반으로 학습하도록 만들어졌습니다. 그러나 딥 러닝은 인간의 학습 과정을 복제하는 것을 목표로 하며 시스템이 스스로 학습할 수 있도록 합니다.

이것은 신경망을 사용하여 가능합니다. 뇌의 뉴런과 그 작동 방식에 대해 생각해 보십시오. 이제 그것들이 인공 네트워크로 변환되었다고 상상해 보십시오. 이것이 바로 인공 신경망입니다.

딥 러닝과 신경망은 우리가 알고 있는 세계에 혁명을 일으킬 것이며 이 기술에 관해서는 풀어야 할 것이 많습니다.

이 소개 기사에서는 신경망이 작동하는 방식, 신경망의 유형 및 신경망의 몇 가지 제한 사항과 함께 딥 러닝에 대한 간략한 이해를 제공합니다.

딥 러닝 – 간략한 개요

딥 러닝은 머신 러닝의 하위 분야로 생각할 수 있습니다. 그러나 기존의 머신 러닝 알고리즘이나 시스템과 달리 딥 러닝 시스템은 여러 계층을 사용하여 공급되는 원시 입력에서 고차 기능을 추출합니다. 레이어 수가 많을수록 네트워크가 "깊을" 것이고 기능 추출 및 전체 학습이 더 좋아질 것입니다.

딥 러닝이라는 용어는 1950년대부터 사용되었지만 그 당시의 접근 방식은 꽤 인기가 없었습니다. 이 분야에서 더 많은 연구가 진행됨에 따라 딥 러닝은 계속 발전하고 있으며 오늘날 우리는 신경망을 기반으로 하는 정교한 딥 러닝 방법을 보유하고 있습니다.

딥 러닝에서 신경망의 가장 인기 있는 응용 프로그램에는 얼굴 감지, 객체 감지, 이미지 인식, 텍스트 음성 변환 감지 및 전사 등이 포함됩니다. 그러나 우리는 단지 표면을 긁고 있을 뿐입니다. 아직 발견할 것이 많이 있습니다!

따라서 딥 러닝을 더 깊이 이해하기 전에 먼저 AI에서 인공 신경망이 무엇인지 이해하는 것부터 시작해야 합니다.

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인공 신경망

ANN은 실제 인간의 두뇌가 어떻게 기능하는지에서 영감을 받아 딥 러닝의 기초를 형성합니다. 이러한 시스템은 데이터를 받아들이고 데이터에서 패턴을 찾기 위해 스스로 훈련하고 유사한 데이터의 새로운 세트에 대한 출력을 찾습니다.

이것이 딥 러닝의 원동력입니다. 신경망은 스스로 학습하고 인간의 개입 없이 자동으로 패턴을 찾는 데 더 강해집니다. 결과적으로 신경망은 데이터에 대한 정렬 및 레이블 지정 시스템 역할을 할 수 있습니다.

퍼셉트론을 먼저 이해하고 ANN을 깊이 이해합시다.

기계 학습 및 인공 지능에 대한 과정 살펴보기

퍼셉트론

ANN은 우리 뇌의 신경망이 뉴런이라는 더 작은 단위로 구성된 것처럼 더 작은 단위로 구성됩니다. ANN의 더 작은 단위를 퍼셉트론이라고 합니다. 기본적으로 퍼셉트론은 하나 이상의 입력 레이어, 편향, 활성화 함수 및 최종 출력을 포함합니다.

퍼셉트론은 입력을 수신하여 작동하고 가중치를 곱한 다음 활성화 함수를 통해 전달하여 출력을 생성합니다. 모든 입력이 0인 경우에도 문제가 발생하지 않도록 바이어스를 추가하는 것이 중요합니다. 다음 공식에서 작동합니다.

Y = ∑(가중치 * 입력) + 바이어스

따라서 가장 먼저 일어나는 일은 단일 퍼셉트론 내에서 계산하는 것입니다. 여기에서 가중치 합이 계산되어 활성화 함수로 전달됩니다. 다시 말하지만, 삼각 함수, 단계 함수, 활성화 함수 등과 같은 다양한 유형의 활성화 함수가 있을 수 있습니다.

인공 신경망의 구조

신경망을 개발하기 위한 첫 번째 단계는 서로 다른 퍼셉트론 레이어를 함께 그룹화하는 것입니다. 그런 식으로 다층 퍼셉트론 모델을 얻습니다.

이러한 여러 레이어 중 첫 번째 레이어가 입력 레이어입니다. 이 계층은 입력을 직접 받습니다. 반면 마지막 레이어는 출력 레이어라고 하며 원하는 출력을 생성하는 역할을 합니다.

입력 레이어와 출력 레이어 사이의 모든 레이어를 은닉 레이어라고 합니다. 이러한 레이어는 기능 입력 또는 최종 출력과 직접 통신하지 않습니다. 오히려 한 레이어의 은닉 레이어 뉴런은 다른 채널을 사용하여 다른 레이어에 연결됩니다.

활성화 함수에서 파생된 출력은 뉴런이 활성화되는지 여부를 결정합니다. 뉴런이 활성화되면 통신 채널을 사용하여 다음 계층으로 데이터를 전송할 수 있습니다. 따라서 모든 데이터 포인트는 네트워크 전체에 전파됩니다.

마지막으로 출력 레이어에서 가장 높은 값을 가진 뉴런이 발사하여 최종 출력을 결정합니다. 모든 전파 후에 뉴런이 받는 값은 확률입니다. 네트워크가 수신한 입력을 기반으로 가장 높은 확률 값을 통해 출력을 추정한다는 의미입니다.

최종 출력을 얻으면 알려진 레이블과 비교하고 그에 따라 가중치를 조정할 수 있습니다. 이 프로세스는 최대 허용 반복 또는 허용 가능한 오류율에 도달할 때까지 반복됩니다.

이제 사용 가능한 다양한 유형의 신경망에 대해 이야기해 보겠습니다.

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다양한 유형의 신경망

오늘, 우리는 딥 러닝에 사용되는 가장 인기 있는 두 가지 유형의 신경망, 즉 CNN과 RNN을 살펴볼 것입니다.

CNN – 컨볼루션 신경망

CNN은 단순한 2차원 배열로 작업하는 대신 뉴런의 3차원 배열로 작업합니다. 첫 번째 레이어를 컨볼루션 레이어라고 합니다. 이 컨볼루션 계층의 각 뉴런은 입력 정보의 작은 부분만 처리합니다. 그 결과 네트워크는 전체 그림을 작은 부분으로 이해하고 여러 번 계산하여 전체 그림을 성공적으로 완성합니다.

따라서 CNN은 이미지 인식, 객체 감지 및 기타 유사한 작업에 매우 유용합니다. CNN이 성공한 다른 응용 프로그램에는 음성 인식, 컴퓨터 비전 작업 및 기계 번역이 있습니다.

RNN – 순환 신경망

RNN은 1980년대에 각광을 받았고 시계열 데이터 또는 순차적 데이터를 사용하여 예측합니다. 따라서 음성 인식, 자연어 처리, 번역 등과 같은 시간적 또는 순서적 솔루션에 편리합니다.

CNN과 마찬가지로 RNN도 학습한 다음 예측을 수행하기 위해 훈련 데이터가 필요합니다. 그러나 RNN이 CNN과 다른 점은 RNN이 한 레이어의 출력을 기억하고 다른 레이어의 뉴런에 피드백할 수 있다는 것입니다. 결과적으로 이것은 ANN처럼 단순히 정보를 전달하는 것이 아니라 정보를 계속해서 재처리하는 피드백 네트워크로 생각할 수 있습니다.

신경망 작업의 한계

신경망은 지속적인 연구 및 수정 영역입니다. 따라서 기술에 정교한 수정을 가져오기 위해 해결 및 수정되는 몇 가지 단점이 종종 있습니다. 신경망의 몇 가지 제한 사항을 살펴보겠습니다.

많은 데이터가 필요합니다

신경망은 제대로 작동하기 위해 엄청난 양의 훈련 데이터를 사용합니다. 많은 양의 데이터가 없으면 네트워크가 스스로 학습하기 어려워집니다. 또한, 신경망에는 학습률, 레이어당 뉴런 수, 은닉 레이어 수 등과 같은 여러 매개변수가 있으므로 예측 효율성과 속도를 최대화하면서 예측 오류를 최소화하기 위해 적절하게 조정해야 합니다. 목표는 신경망이 많은 데이터를 필요로 하는 인간의 뇌 기능을 복제할 수 있도록 하는 것입니다.

주로 블랙박스로 작동

은닉층이 어떻게 작동하고 구성되는지 알아내기 어려운 경우가 많기 때문에 신경망은 종종 블랙박스 환경으로 간주됩니다. 따라서 오류가 발생하면 오류의 원인을 찾고 수정하는 것이 훨씬 어렵고 시간이 많이 걸립니다. 또한 비용도 상당히 많이 든다는 사실을 잊지 마십시오. 이것이 은행과 금융 기관이 아직 신경망을 사용하여 예측을 하지 않는 주된 이유 중 하나입니다.

개발에 시간이 많이 소요되는 경우가 많습니다.

신경망은 스스로 학습하기 때문에 기존 기계 학습 방법과 비교할 때 비용이 많이 드는 것 외에 전체 프로세스에 시간이 많이 소요되는 경우가 많습니다. 신경망은 학습이 일어나기 위해 많은 훈련 데이터와 연산 능력이 필요하기 때문에 추가로 연산 및 재정적으로 비용이 많이 듭니다.

결론적으로

더욱이 이 세상은 한 주가 지나갈수록 빠르게 진화하고 있습니다. 딥 러닝과 신경망 작동 방법에 대해 자세히 알아보고 싶다면 IIIT-B와 협력하여 제공되는 머신 러닝 및 딥 러닝의 고급 인증 프로그램 을 확인하는 것이 좋습니다. 이 8개월 과정은 일대일 멘토링에서 업계 지원, 배치 안내에 이르기까지 경력을 시작하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다. 오늘 등록하세요!