딥러닝 신경망과 활용

딥러닝 신경망

 전형적인 신경망(neural network)은 입력 노드층, 복수의 은닉층 및 출력층의 노드층을 포함합니다. 인공 신경망이라고 불리는 이 신경망은 인간 뇌의 행동을 반영하는데, 이것은 컴퓨터 프로그램이 패턴을 인식하고 다른 문제들을 해결할 수 있게 해 줍니다.

 뉴럴 네트워크는 시간이 지남에 따라 학습하고 정확도를 향상시키기 위해 방대한 양의 훈련 데이터에 의존합니다. 데이터 과학자는 레이블이 지정된 데이터 세트에 대한 감독 학습을 활용하여 알고리즘을 교육합니다. 뉴런은 시냅스라고 불리는 선으로 연결되어 있고, 각 시냅스에는 활성화 번호에 의해 결정되는 가중치가 있어 무게가 클수록 다음 신경망 계층에서 더 우세합니다.

 딥 러닝 아키텍처 또는 뉴럴 네트워크에는 여러 가지 유형이 있습니다. 예를 들어, Convolutional Neural Network(CNN)는 이미지 인식과 같은 패턴을 식별하기 위한 고유한 아키텍처를 가지고 있습니다. 또한 반복 신경 네트워크(RNN)는 피드백 루프에 의해 식별됩니다. 주로 시계열 데이터를 사용하여 판매 예측과 같은 미래 이벤트를 예측합니다.

 

딥 러닝 활용

 인간의 뇌와 같은 정보를 처리한다는 딥러닝은 인간보다 더 빨리 많은 작업을 완료할 수 있도록 적용할 수 있습니다. 딥러닝의 활용 사례에는 의료 진단 및 주식 시장 거래 신호에서 이미지 인식 도구 및 음성 인식 소프트웨어에 이르기까지 다양한 유형의 빅데이터 분석 애플리케이션이 포함됩니다.

 

 첫번째로 Facebook과 Google등에 의해 널리 사용되는 이미지 검색 시스템은 이미지 분류, 자동 태그 지정 및 적절한 이름으로 얼굴에 라벨을 표시하기 위해 딥러닝을 사용합니다. 또한 딥 러닝은 이미지 내의 객체를 인식하는 데도 사용됩니다. 예를 들어, 삼성의 빅스비를 사용하면 카메라를 사용하여 주변의 물체와 장소에 대한 관련 정보를 스캔하고 검색할 수 있습니다.

 

 음성 인식에서는 이를 통해 음성 단어를 텍스트로 번역할 수 있습니다. 음성 인식 소프트웨어의 가장 유명한 예로 알렉사와 구글 번역과 같은 스마트 스피커가 있는데, 스마트 스피커의 경우 100개 이상의 언어로 쓰인 텍스트를 번역할 수 있습니다. 딥러닝의 중요한 응용분야 중 하나로는 의료 분야, 특히 방사선학을 꼽을 수 있습니다. 컨볼루션 네트워크는 MRI, fMRI, 심전도 및 CT 스캔의 데이터를 사용하여 종양 및 암과 같은 이상 징후를 탐지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

 금융분야에서 딥러닝은 시장 데이터 스트림, 포트폴리오 할당 및 리스크 프로파일을 기반으로 주식 매매 예측을 할 수 있으며, 디지털 광고에서는 구매 내역별로 사용자를 세분화하여 관련성이 있고 개인화된 광고를 실시간으로 제공하는 데 사용됩니다. 딥 넷은 과거 광고 가격 데이터와 전환율을 기반으로 웹 페이지의 광고 공간에 대한 입찰을 최적으로 학습할 수 있습니다.

 

 부정행위 탐지 분야에서는 딥러닝은 여러 데이터 소스를 사용하여 실시간으로 트랜잭션을 사기로 플래그하고 지출 변화에 적응하는 AI 기반 위험 모델링을 사용합니다. 또한 딥러닝은 고객 정보를 수집하고 분석하여 최상의 업셀 전략을 결정하고, 위성 피드와 센서 데이터를 사용하여 농업에서 문제가 있는 환경 조건을 식별하기도 합니다. 이것은 가장 잘 자라는 농작물을 예측하고, 농작물 질병을 더 빨리 인식하여 대응할 수 있게 합니다.

 

 

 

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