딥러닝의 작동과 모델

 딥 러닝은 우리의 일상생활에서 필수적인 부분이 되었습니다. 우리는 알게 모르게 딥 러닝을 매일 사용하고 있습니다. 예를 들어 구글이 몇 초 만에 전체 웹 페이지를 언어 간에 자동으로 번역하거나 얼굴 인식으로 휴대폰을 잠금 해제하는 것들이 딥 러닝의 산물입니다.

 딥 러닝은 인공지능(AI)의 하위 집합인 머신 러닝(ML)의 하위 집합이고, AI는 기계가 인간의 행동을 모방할 수 있게 하는 기술인 반면, ML은 데이터로 훈련한 알고리즘을 통해 AI를 실현하는 기술입니다. 동시에 데이터 과학은 인공지능, 기계학습, 딥러닝을 망라하는 영역입니다.

 딥 러닝은 인간의 뇌 구조에서 영감을 얻은 기계 학습 기술로 사용되는 모델 및 머신 러닝과 어떻게 다른지 알아보겠습니다.

 

딥러닝과 작동

 딥 러닝은 인간 뇌의 구조와 기능을 기반으로 작동하는 기계 학습 훈련 모델입니다. "Deep"라는 단어는 알고리즘을 만들기 위해 데이터 처리에 사용되는 여러 개의 복잡한 레이어 또는 변환 지점을 나타냅니다. 계층 간의 통신을 가능하게 하는 시스템을 뉴럴 네트워크라고 부릅니다. 뉴럴 네트워크는 특정 유형의 작업을 해결하기 위해 다양한 기계 학습 알고리즘을 결합한 프레임워크입니다.

 

 학습 프로그램에는 방대한 양의 트레이닝 데이터와 처리 능력이 필요합니다. 이 모델은 라벨이 부착되지 않은 방대한 데이터 집합과 구조화되지 않은 데이터 집합에서 정확한 예측 모델을 생성하도록 교육됩니다. 다시 말해, 딥 러닝 시스템은 엄청난 양의 데이터를 사용하여 훈련된 거대한 신경 네트워크입니다.

 심층 학습이 어떻게 작동하고 인간의 뇌와 어떻게 유사한지를 더 잘 이해하기 위해, 갓난아기가 개를 식별하는 법을 배운다고 상상해 보면 갓난아기는 모든 개가 전형적으로 가지고 있는 특징을 배우면서 강아지가 어떻게 생겼는지 배웁니다.

 

 데이터 엔지니어는 모델에 훈련 데이터를 제공하고 프로그램은 이 정보를 사용하여 개를 위한 피쳐 세트를 만들고 예측 모델을 구축합니다. 처음에 모델은 디지털 데이터의 픽셀 패턴을 보고 4개의 다리, 털, 수염 및 꼬리가 있는 이미지 내의 모든 것이 개로 분류될 것이라고 예측할 수 있게 됩니다.

 그러나 예측 모델은 반복할 때마다 더 복잡하고 정확해집니다. 또한 정확성을 높이기 위해서는 방대한 양의 데이터와 시간이 필요합니다. 인간의 뇌와 달리 딥 러닝 알고리즘은 훈련 세트의 수백만 개의 이미지를 몇 분 안에 정확하게 분류할 수 있습니다.

 

딥 러닝 모델

  더욱 성능이 좋은 딥 러닝 모델을 구축하기 위해서 사용할 수 있는 다양한 전략에 대해 소개하겠습니다. 첫 번째로 학습 속도 감소 방법은 적응 학습 속도 방법으로도 알려져 있습니다. 일단 오류율을 측정하면 어느 정도의 변화가 일어나는지 모니터링하고 판단해 성과를 높이고 훈련 시간을 단축하기 위해 학습률을 조정하는 과정을 말합니다.

 

 다음으로 전이 학습 방법은 기존 네트워크에서 시작하여 이전에 훈련된 모델을 완성하고자 하는 목표를 가진 방법입니다. 데이터 엔지니어는 이전에 알려지지 않은 분류를 포함하는 기존 네트워크에 새로운 데이터를 제공합니다. 그런 다음 특정 분류 작업을 수행하도록 네트워크를 조정합니다. 따라서, 모델은 네트워크의 학습에 따라 새로운 작업을 수행할 수 있으며, 새로워진 적응성을 통해 보다 구체적인 조직 능력을 얻을 수 있습니다. 또한, 다른 훈련 모델에 비해 전이 학습은 계산하는 데 더 적은 시간이 소요된다는 장점을 가집니다.

 

 세번째로 Trining from scratch라는 이름에서 알 수 있듯이, 이 방법은 개발자가 아무것도 없는 상황에서부터 네트워크를 만들고 훈련해야 합니다. 이는 광범위한 라벨링 된 데이터 세트를 수집하고 기능과 모델을 학습할 수 있는 네트워크 아키텍처를 구성함으로써 수행됩니다. 그러나 이는 과도한 양의 데이터와 높은 전문성을 필요로 하기 때문에 덜 일반적인 접근 방식이며, 이로 인해 긴 시간이 소요될 수 있습니다.

 

 마지막으로 드롭아웃 방법은 방대한 양의 매개 변수가 있는 네트워크에서 모형이 해당 훈련 데이터에 정확하게 적합될 때 발생하는 과적합 문제를 해결하기 위한 목적을 가지고 있습니다. 그러나 이는 알고리즘이 보이지 않는 데이터에 대해 정확하게 수행되는 것을 방지하여 목적을 달성하지 못하게 할 수 있습니다. 그래서 모델은 과적합을 막기 위해 훈련하는 동안 인공 신경망에서 유닛과 들어오는 연결 및 지속적인 연결을 무작위로 떨어뜨립니다. 이 방법은 음성 인식, 문서 분류 및 계산 생물학과 같은 지도 학습 작업에서 신경망의 성능을 효과적으로 높여줍니다.

 

 

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